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一种基于SVM融合多种情感资源的微博情感分类方法

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本发明公开了一种基于SVM融合多种情感资源的微博情感分类方法，步骤如下：构建相关词典，包括情感词典、否定词典、程度副词词典；将不同的语料进行预处理，对语料进行分词和词性标注，并进行句法分析；将分词后的词语与正、负面词典比对得到初始词语极性，再将情感词前的词语与词语程度级别词典和否定词词典比对得到修饰词权重，把初始词语极性和修饰词权重相乘得出每条微博的情感分数；从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征四个方面，提取名词、动词、形容词、正负情感词、程度副词权重、情感得分、否定词、特殊符号等特征；将提取的特征输入Libsvm进行模型训练，得出训练模型。本发明方法对微博实现情感5级分类，能够准确、全面地获取网民们的情感倾向。

著录项

公开/公告号CN106503049A

专利类型发明专利
公开/公告日2017-03-15

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN201610841650.8
发明设计人陈芬;杨爽;何源;陈佩帆;王鹏鹏;
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申请日2016-09-22
分类号G06F17/30(20060101);G06F17/27(20060101);
代理机构32203 南京理工大学专利中心;
代理人薛云燕
地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号
入库时间 2023-06-19 01:46:55

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2017-04-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160922

实质审查的生效
2017-03-15

公开

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