【摘 要】
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在新浪微博发表的内容没有固定主题于领域、用词网络化、包含大量的情感符号以及口语表达,这些与传统文本有很大区别,因此传统的情感词典并不适用于社交网络短文本环境,对此
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(U1405254);国家自然科学基金项目(61271392,61402115)
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在新浪微博发表的内容没有固定主题于领域、用词网络化、包含大量的情感符号以及口语表达,这些与传统文本有很大区别,因此传统的情感词典并不适用于社交网络短文本环境,对此提出一种基于社交网络中特殊情感符号的跨媒体多情绪（喜怒哀乐）情感词典构建方法。将图片与短文本内容相结合,通过表情符与文本词之间的互信息的计算,筛选基于社交网络的情绪词典。将该词典与已有的情感词典进行对比,对比结果表明,在社交网络环境中,该词典覆盖率达到84.23%,对于4种不同情绪的分类准确率达到73.71%,明显优于已有词典。
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