【摘 要】
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目前大部分微博情绪分析研究集中在粗粒度情绪的划分,但细粒度微博情绪更能反映公众对舆论热点、政策的反应。因此提出了一种结合朴素贝叶斯和K最近邻的集成算法,着重对新浪
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目前大部分微博情绪分析研究集中在粗粒度情绪的划分,但细粒度微博情绪更能反映公众对舆论热点、政策的反应。因此提出了一种结合朴素贝叶斯和K最近邻的集成算法,着重对新浪微博展开了情绪识别与分析的研究。首先采用朴素贝叶斯分类算法将微博分为有无情绪两类。然后根据情绪本体库的分类规则,分别构建待预测微博和已标注微博的21维情绪向量。最后采用K最近邻算法,计算待预测情绪微博与已标注情绪微博的向量相似度,从而获取待预测微博的细粒度情绪。实验表明K最近邻算法的引入,在微博细粒度情绪识别的准确率上取得了较好的效果。
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