【摘 要】
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微博作为一个新兴的社交媒介,其流行趋势越来越广,民众开始转变为信息的创造者。对政府部门来说,通过分析微博上民众对社会热点话题的情感态度,能够有效了解并把控舆论走向;对企业来说,通过挖掘用户对相关产品的评论,能够充分挖掘产品需求,从而改进营销方式。因此,对微博进行情感分析具有重要意义。微博与普通文本相比,具有随意性,包含许多新生词语与表情符号,且随着微博的不断更新,由140个限制字符数扩大至近200
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微博作为一个新兴的社交媒介,其流行趋势越来越广,民众开始转变为信息的创造者。对政府部门来说,通过分析微博上民众对社会热点话题的情感态度,能够有效了解并把控舆论走向;对企业来说,通过挖掘用户对相关产品的评论,能够充分挖掘产品需求,从而改进营销方式。因此,对微博进行情感分析具有重要意义。微博与普通文本相比,具有随意性,包含许多新生词语与表情符号,且随着微博的不断更新,由140个限制字符数扩大至近2000个字符,导致微博长文本数量增多,而目前关于微博的情感分析研究大多只考虑极短文本的情感分析方法,因此本文基于目前这一微博环境,以提高情感分析准确率为目的,展开了基于关键句提取的中文微博细粒度情感分析研究,具体内容包括以下几个方面:(1)研究微博文本字符数量分布以及篇幅长短对情感分析结果的影响并进行关键句抽取。将微博数据集按照字符数量分组,对样本数进行统计,并探究文本字符长度对情感分析准确性的影响,选取划分文本长短的阈值并对长文本进行关键句抽取。在关键句抽取阶段,分别基于SO-PMI算法和词图模型扩充情感词典,构建关键词词典,考虑语句中包含的情感词、关键词、语句所处位置以及文本与微博话题的相似性四类特征,制定情感关键句打分策略并进行关键句抽取。(2)微博表情符词典的构建。考虑设计者的初衷与使用者理解的不同,通过大量数据集,构建微博领域的褒义词贬义词种子词典,并在SO-PMI算法的基础上对表情符号进行情感划分,获取使用者在使用表情符号过程中所要表达的真实对应的情感极性,并探究表情符号在情感计算中的最优权值。(3)依存关系对的抽取与研究及情感计算。通过进行依存句法分析,分析句法结构以及词语间的依存关系,在计算粒度上细化,讨论与情感词具有依存关系的修饰词在不同组合下的情感计算方法;在计算依存关系对的情感值的基础上,匹配对应的短语组合进行短语的情感值计算,同时制定中文涵盖的规则集,并通过实验对每个规则寻找最优参数,进行句子级情感计算,从而进一步计算文本情感值并分类。针对以上提出的研究方法,设计相应的实验,结果证明,本文所提出的算法具有良好的效果。图[28]表[15]参[63]
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