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一种基于词项主客观偏向性的中文微博情感分析方法

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本发明涉及一种基于词项主客观偏向性的中文微博情感分析方法。步骤如下：(1)获取待分析的目标微博数据集；(2)对每篇微博进行分词、词性标注、停用词过滤等预操作，并对前接否定词的情感词进行组合操作；(3)对预处理后的微博数据，引入情感先验知识和偏向性先验知识；(4)利用Gibbs采样算法采样每个词项的偏向性、情感和主题标号；(5)计算每篇微博的偏向性和情感联合分布变量；(6)计算每篇微博最终的情感极性概率分布，进而确定微博的情感极性。该方法针对微博数据提出词项的主客观偏向性(简称偏向性)的概念，使用Gibbs算法对偏向性、情感和主题的关系联合建模。该方法简单实用，能显著提高微博情感分类性能。

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公开/公告号CN108038166A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-05-15

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN201711279503.7
发明设计人刘进;郭峻材;陈雪;崔晓晖;
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申请日2017-12-06
分类号
代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人鲁力
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
入库时间 2023-06-19 05:18:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-06-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20171206

实质审查的生效
2018-05-15

公开

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