【摘 要】
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随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室; 加州理工学院工程与应用科学学院计算机与数学科学系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203315);国家高新科技发展计划(863,No2012AA011103);安徽省科技攻关项目(1206c0805039)
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随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引入神经网络语言模型和语义向量,结合心理学、情感计算领域相关知识,采用心理学PAD连续维度情感描述模型作为文本情感分析量化的基础,对微博文本所蕴含的情感状态进行分析研究,以获得更加精确的情感分析结果,达到情感分析的目的。同时实现了从个性角度的微博文本情感的可计算性。实验表明,所述方法能较好地提高微博文本情感分析的准确性和精确度,在不同主题不同情感特征中均能够得到很好的应用。
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