影視劇評(píng)論微博情感分析_5045.pdf

1、當(dāng)今時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的部分。利用微博平臺(tái)發(fā)表自己對(duì)影視劇的見(jiàn)解已經(jīng)成為網(wǎng)民交流的一種重要方式。本文對(duì)包含影視劇評(píng)論的中文微博的情感分析方法進(jìn)行了探究，對(duì)微博進(jìn)行正向、負(fù)向、和中性情感分類。文中首先采用計(jì)算粘結(jié)度的方式獲取網(wǎng)絡(luò)情感詞加入現(xiàn)有的情感詞典進(jìn)行補(bǔ)充，然后對(duì)微博進(jìn)行了否定詞處理、停用詞過(guò)濾、影視劇名稱和演員名稱?取等預(yù)處理后，從微博中?取出詞匯特征、情感信息特征、詞性特征、標(biāo)點(diǎn)特征和微博信息特征等各類特征，同時(shí)

2、利用隱含狄利克雷分布(LDA)模型?取出語(yǔ)義特征。采用信息增益的方法對(duì)特征集合進(jìn)行篩選。利用篩選后的特征集合對(duì) SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。同時(shí)針對(duì)影視劇評(píng)論微博語(yǔ)料不平衡的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集不同類別數(shù)據(jù)比例的調(diào)整，訓(xùn)練了平衡模型和非平衡模型。為了?高標(biāo)注的效率，我們采用了手工標(biāo)注與自動(dòng)標(biāo)注相結(jié)合的方式標(biāo)注了大量微博進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。文中對(duì)模型進(jìn)行了五折交叉驗(yàn)證、并利用其它劇名的影視劇評(píng)論微博測(cè)試集和非影視劇評(píng)論的微博測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)表明該模型具有