基于表情图片与情感词的中文微博情感分析

张珊; 于留宝; 胡长军

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基于表情图片与情感词的中文微博情感分析

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微博是Web 2.0时代新生的社会化媒体平台,网民通过微博抒发自己的情感,表达自己的喜怒哀乐与爱恶,从而产生了海量的情感文本信息。通过对情感信息的分析,可以得到网民的情绪状况、对某个社会现象的观点、某个产品的喜好等信息,其不仅有一定的商业价值,还对社会的稳定有所帮助。利用微博中的表情图片,并结合情感词语的方法来构建中文微博情感语料库,既保证了语料库的规模与准确性,又省去了人工的负担;在情感语料库的基础上,构建贝叶斯分类器;最后利用熵的概念对语料库进行优化,提高了分类的准确性,并比较了使用不同n-gram特征项的性能。最终发现,使用UniGram特征项并用熵进行优化之后,分类的效果最好,召回率和准确率都可以达到85%以上,F值甚至可以达到89%以上。

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来源
《计算机科学》 |2012年第s3期|146-148|共4页
作者
张珊; 于留宝; 胡长军;
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作者单位

北京科技大学计算机与通信工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
情感分析; 表情图片; 情感词; 微博;

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