基于語義特征的微博情感分析的研究.pdf

1、微博的共享性和實(shí)時(shí)性，不僅使微博平臺擁有龐大的用戶群，而且產(chǎn)生了海量的微博數(shù)據(jù)信息，微博的內(nèi)容涵蓋了教育、經(jīng)濟(jì)、科技、文化等話題。處理和分析微博數(shù)據(jù)可以挖掘微博中隱藏的社會價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益，及時(shí)了解廣大網(wǎng)民對某產(chǎn)品、人物或者事件的關(guān)注程度和情感變化，為決策者提供實(shí)時(shí)科學(xué)的理論依據(jù)?；谖⒉┑那楦蟹治鍪乔楦蟹治鲱I(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，同樣也是自然語言處理領(lǐng)域熱點(diǎn)的問題之一。
　　微博的情感分析還處于初級階段，在實(shí)際應(yīng)用中只局限在很小的范圍之內(nèi)

2、，因此情感分析的研究還有待繼續(xù)深入。目前，最常用的情感分析的方法是基于情感詞典和規(guī)則的方法以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法?；谇楦性~典的方法中情感詞語決定了微博的情感傾向性，必須構(gòu)造一部完善的情感詞典才能處理大規(guī)模的微博數(shù)據(jù)，但是目前還沒有有效的構(gòu)造情感詞典的方法?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法需要對微博進(jìn)行特征選擇，但是目前沒有有效的特征能夠表示微博。
　　針對在微博情感分析中沒有有效的構(gòu)造情感詞典的方法的問題，本文提出基于《同義詞詞林》和微博索引

3、系統(tǒng)的情感詞典的構(gòu)造方法。本文利用《同義詞詞林》對四部基礎(chǔ)情感詞典進(jìn)行擴(kuò)展形成一部較完善的詞典，構(gòu)造了千萬級別的微博索引系統(tǒng)，利用PMI公式計(jì)算情感詞語的情感傾向值。針對情感分析中特征選擇的問題，本文利用包括情感詞典在內(nèi)不同的特征組合通過對比實(shí)驗(yàn)選取了有效的特征組合。
　　實(shí)驗(yàn)證明，本文中構(gòu)造的情感詞典比較完備，相對于四部基礎(chǔ)情感詞典能有效提升微博情感分析的性能。本文中所使用的特征組合在微博的情感分析中有效，能夠解決機(jī)器學(xué)習(xí)中特征