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基于情感词典与规则综合的微博情感分析模型研究的任务书
任务书
一、任务概述
近年来，随着社交媒体的兴起，微博的应用越来越广泛，成为人们获取信息、表达情感的重要平台。由于微博相对简短，并且关注的主题、事件和人物多种多样，因此，如何对微博进行情感分析，尤其是辨别微博的情感倾向，是一个具有实际意义的任务。
为此，本项目将研究基于情感词典与规则综合的微博情感分析模型。主要任务包括以下几个方面：
1.收集微博数据集
在实现微博情感分析之前，需要先收集一定量的微博数据集。数据集应该包含多种主题、事件和人物，且涵盖不同时间段和地域范围内的微博。
2.设计微博情感词典
情感词典是微博情感分析的核心之一，其包含了一定量的情感词汇，而每个情感词汇有其对应的情感极性和强度。本项目将设计一个针对中文微博的情感词典，并且将不断补充和优化其中的情感词汇。
3.综合应用情感词典和规则进行情感分析
情感词典不能覆盖微博中所有的情感信息，因此，需要通过设计规则来补充情感词典中未能覆盖的情感信息。同时，本项目将探讨情感词典和规则综合应用的情感分析方法。
4.实现微博情感分析模型
根据以上分析方法，实现微博情感分析模型，并在数据集上进行测试和优化。
二、任务细节
1.微博数据集的收集
本项目将采用API方式获取微博数据，最终生成微博数据集。微博数据集需要满足以下要求：
（1）数据集规模不少于10万条微博；
（2）涵盖不同主题、事件和人物的微博；
（3）涵盖不同时间段和地域范围的微博。
2.微博情感词典的设计
本项目将设计一个针对中文微博的情感词典，情感词典应包括以下内容：
（1）情感词汇表，包括积极情感词汇和消极情感词汇，以及每个情感词对应的情感极性和情感强度；
（2）否定词汇表，包括“不”、“没”等否定词汇以及其对应的情感词汇的否定词；
（3）程度副词表，包括“非常”、“很”等程度副词以及其对应的情感词汇的程度词。
3.情感分析方法设计
本项目将通过综合应用情感词典和规则进行微博情感分析。具体步骤为：
（1）对微博文本进行分词和词性标注处理；
（2）根据情感词典给微博中的情感词汇打上对应的情感极性和情感强度标签；
（3）使用否定词和程度副词对情感词汇进行修饰和修正；
（4）使用规则对未被情感词典覆盖的情感信息进行补充。
4.微博情感分析模型实现
本项目将使用Python编程语言实现微博情感分析模型，具体步骤为：
（1）处理微博数据集，包括数据预处理和分词处理；
（2）针对中文微博设计情感词典，并进行情感词典打标签操作；
（3）使用否定词和程度副词对情感词汇进行修饰和修正；
（4）使用规则对未被情感词典覆盖的情感信息进行补充；
（5）分析和识别微博的情感倾向。
5.模型评估和优化
本项目将使用准确性（Accuracy）和宏平均（Macro-average）作为评估微博情感分析的指标，并通过实验结果优化模型。
三、预期成果
本项目预期实现基于情感词典与规则综合的微博情感分析模型，能够对微博进行情感分析，并识别微博的情感倾向。预计可以在准确率上得到稳步提高。
同时，项目还将构建针对中文微博的情感词典，并公开发布，为后续研究提供参考资源。
四、参考文献
1.蔡旭波.基于支持向量机的情感分析方法研究[D].北京邮电大学,2019.
2.马茗.基于深度学习的中文微博情感分析研究[D].黑龙江大学,2020.
3.赵玉龙.基于情感词典的中文微博情感分析[D].山东大学,2018.