基于核心句和句法分析的微博情感傾向性分析.pdf

1、中文微博近年來的蓬勃發(fā)展，使人們更多傾向于在微博上表達觀點，發(fā)表意見，展示自己，表達情緒。所以微博的情感分析也越來越成為近年來中文信息處理領域的一個熱點問題。研究者們通過機器學習、統(tǒng)計方法等途徑來抽取文本中的評價對象和判斷微博的情感傾向性，并將其用在客戶關系管理、微博營銷、商品評論分析、品牌宣傳、輿情監(jiān)控等領域。
　　通過對新浪微博進行情感的分析與研究，提出了一種基于核心句和句法分析的微博情感傾向性分析方法。通過分步的方法，先找到

2、文本的評價對象，再針對評價對象通過句法分析找到評價對象的有效情感評價詞，減少了無關的有情感傾向的詞語的干擾，使情感傾向判斷更準確。
　　本文分析了微博文本的特點，包括表達方式、用詞習慣、標點符號使用等方面。根據微博文本的特點，總結出抽取表達情感主成分句子的規(guī)則，然后抽取出微博中表達情感傾向的主體部分。實驗表明，在核心句的基礎上抽取情感評價對象和有效情感評價詞的準確率相比于原句子抽取的準確率有明顯提升。
　　對于評價對象的抽取

3、，本文選用條件隨機場模型進行評價對象的抽取。并在訓練模型的過程中，引入除詞、詞性特征基本特征外，還加入了長短句特征、詞距離特征、是否主觀句特征作為擴展特征，效果提升非常明顯。
　　使用句法分析器對核心句進行句法分析關系分析，對句子中存在的句法修飾關系，得到評價對象的有效情感修飾詞，依據相對評價對象的位置不同設置不同的權值。
　　最后利用情感詞典計算出句子的情感傾向。實驗結果表明在精確獲取評價對象的基礎上再進行情感傾向性判別效