基于條件隨機場的微博情感對象識別研究.pdf

1、近年來社交網(wǎng)絡飛速發(fā)展，越來越多的人通過微博來進行信息交換和分享。由于微博具有短小精悍，使用便捷，傳播迅速等特點，使得其廣受歡迎。用戶樂于在微博上分享自己的觀點或體驗，這使得微博中存在著大量具有情感傾向的用戶評論信息。隨著這樣的評論信息迅速膨脹，僅靠人工的方法難以應對海量信息的處理和分析。因此，如何利用計算機技術對微博中的評論數(shù)據(jù)進行有效的加工處理和分析挖掘已成為當前熱門研究問題，情感對象識別研究就是用于解決這個問題的一種非常有效的途徑

2、。
　　本文主要是針對中文微博文本進行情感對象識別研究，然而對非結構化的文本進行情感對象識別本身就是一個困難的問題，現(xiàn)有研究往往存在一些不足之處。一方面，微博和傳統(tǒng)文本是有區(qū)別的，其表達簡短且具有較大的自由性，通常不是規(guī)范的中文語言表達，現(xiàn)有的基礎中文文本處理工具并不能很好的適用于微博這種特殊的文本，這為情感對象識別任務提高了難度。為了解決這個問題，本文提出對微博文本進行了規(guī)范化處理并構建了包括網(wǎng)絡用語詞典、表情詞典、情感詞典和否

3、定詞詞典等在內(nèi)的多個詞典，通過這種方式不但能夠改善現(xiàn)有文本處理工具對微博進行分詞和句法依賴解析，而且還能夠更加有效地結合上下文信息進行特征提取。另一方面，針對文本中顯性出現(xiàn)的情感對象，目前一些方法已經(jīng)能夠有效的識別，但是面對隱性的情感對象時還是顯得力不從心。因此，當情感對象直接出現(xiàn)在文本中時，本文采用條件隨機場模型和分類模型相融合的方式進行情感對象識別;而對于情感對象并不出現(xiàn)在文本中時，則嘗試對蘊含的情感對象進行抽象化處理，提出了一種包