基于情緒特征的中文微博用戶性別識別.pdf

1、隨著社交媒體的迅猛發(fā)展，微博成為備受用戶青睞的網(wǎng)絡(luò)交流平臺，微博用戶性別識別逐漸成為學(xué)術(shù)界研究的熱點。心理學(xué)和語言學(xué)領(lǐng)域的大量研究表明男性和女性在情緒表達上存在差異。然而，目前利用兩性情緒差異幫助識別微博用戶性別的研究較少。本文以中文微博文本為研究對象，從情緒的角度出發(fā)，分析微博文本中兩性表達情緒的差異，并以兩性情緒差異為特征，對中文微博用戶的性別進行識別。
　　首先，本文對中文微博情緒識別進行了研究，主要包括兩個方面。一方面，對

2、大量中文微博中表情符號的使用特點、分布情況和情緒表達特點進行了統(tǒng)計分析；根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為表情符號構(gòu)建情緒向量，并利用其識別微博情緒。在兩個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，本文建立的表情符情緒向量，有效地提高了微博情緒識別的精度。另一方面，提出了多層次中文微博情緒識別方法。本文將Ekman六類情緒按照情感極性及情緒間的相互關(guān)系組織成三層樹狀結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上提出了一種多層次微博情緒識別方法。實驗結(jié)果表明，該方法降低了各情緒類微博數(shù)量分布不平衡對分類結(jié)

3、果造成的影響，提高了微博情緒識別的精度。
　　其次，本文從兩性表達情緒的差異出發(fā)，提出了一種基于情緒特征的中文微博用戶性別識別方法。本文考慮的情緒特征包括Ekman情緒特征、情緒詞特征和與情緒相關(guān)的語言風(fēng)格特征。實驗結(jié)果表明，本文提取的情緒特征提高了用戶性別識別的精度。
　　最后，本文基于微博文本中詞匯的性別傾向性，對如何構(gòu)建性別傾向性詞典進行了探索。首先提取性別傾向性候選詞。然后根據(jù)候選詞在男性和女性微博中使用頻率的差異，