影視劇評論微博情感分析_5045.pdf

1、當今時代，網(wǎng)絡已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的部分。利用微博平臺發(fā)表自己對影視劇的見解已經(jīng)成為網(wǎng)民交流的一種重要方式。本文對包含影視劇評論的中文微博的情感分析方法進行了探究，對微博進行正向、負向、和中性情感分類。文中首先采用計算粘結(jié)度的方式獲取網(wǎng)絡情感詞加入現(xiàn)有的情感詞典進行補充，然后對微博進行了否定詞處理、停用詞過濾、影視劇名稱和演員名稱?取等預處理后，從微博中?取出詞匯特征、情感信息特征、詞性特征、標點特征和微博信息特征等各類特征，同時

2、利用隱含狄利克雷分布(LDA)模型?取出語義特征。采用信息增益的方法對特征集合進行篩選。利用篩選后的特征集合對 SVM模型進行訓練。同時針對影視劇評論微博語料不平衡的問題，通過對數(shù)據(jù)集不同類別數(shù)據(jù)比例的調(diào)整，訓練了平衡模型和非平衡模型。為了?高標注的效率，我們采用了手工標注與自動標注相結(jié)合的方式標注了大量微博進行實驗。文中對模型進行了五折交叉驗證、并利用其它劇名的影視劇評論微博測試集和非影視劇評論的微博測試集進行測試，實驗表明該模型具有