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微博短文本情感分析关键技术研究与实现的中期报告
中期报告：
一、研究背景
随着社交媒体的流行和发展，越来越多的用户在微博上发布各种类型的文本信息，其中包括用户对不同话题、事件、商品等的情感态度。这种情感态度对于企业市场营销、商品推荐、政府信息监管等有着重要的作用。因此，微博短文本情感分析逐渐成为了一个热门的研究领域，如何实现准确的微博情感分类成为了研究的重点之一。
二、研究内容
本研究将深入探讨基于机器学习的微博情感分类算法，重点研究以下技术：
1.特征提取：提取有效的特征是实现微博情感分类的关键，本研究将比较常用的特征提取方法，如n-gram特征、词频特征、词向量等，以及基于深度学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）等。
2.情感词典构建：情感词典作为微博情感分析的重要资源，本研究将使用开源的情感词典，同时探究构建中文微博情感词典的可能方法。
3.分类器构建：本研究将比较一些经典的机器学习分类器，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）分类器等，并使用机器学习框架进行分类器构建。
三、研究进展
1.数据准备：本研究已经爬取了大量的中文微博语料，并进行了数据清洗和预处理。
2.特征提取：已经实现了常用的n-gram和词频特征提取方法，并探究了基于CNN的特征提取方法。
3.情感词典构建：使用了现有的精准情感词典，并基于互联网语料库构建了初步的中文微博情感词典。
4.分类器构建：使用了朴素贝叶斯和SVM等经典的分类器，并比较了不同特征提取方法和分类器的结果。
目前，本研究已经初步得出了一些比较理想的实验结果，并将进一步深入探究和优化算法。
四、总结与展望
微博短文本情感分析是一个重要的研究领域，本研究从特征提取、情感词典构建和分类器构建三个方面开展了实验和研究。经过初步实验，本研究已经初步得出一些较好的实验结果。未来，本研究将进一步完善情感词典和算法，提高微博情感分类的准确性和泛化性。