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基于情感词典与句型分类的中文微博情感分析研究 标题:基于情感词典与句型分类的中文微博情感分析研究 摘要: 随着社交媒体的快速崛起,微博等平台上的大量用户产生的文本数据已经成为了情感分析的重要数据源。本文提出了一种基于情感词典与句型分类的中文微博情感分析方法。该方法首先利用情感词典提取微博中的情感词,并根据情感词的强度进行情感评价。然后,通过对微博文本的句型进行分类,识别句型中的情感表达方式。最后,根据情感词和句型分类的结果,对微博进行情感分类。实验结果表明,该方法有效地提高了中文微博情感分析的准确性和效率。 关键词:情感分析;微博;情感词典;句型分类 1.引言 随着互联网的快速发展,用户产生的大量文本数据对于情感分析的研究提供了丰富的资源。而中文微博作为一种典型的社交媒体文本,其信息量大、表达方式多样,更是成为了情感分析的研究热点。然而,中文微博情感分析面临的挑战在于语言的多义性、表达方式的多样性等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于情感词典与句型分类的中文微博情感分析方法。 2.相关工作 情感词典是情感分析中常用的工具之一。它是一种包含词语及其情感极性的词表,用于识别文本中的情感倾向。目前已有很多情感词典被开发,如情感知识图谱(HowNet)和情感词汇本体(SenticNet)等。然而,这些情感词典往往无法涵盖所有情感表达,尤其是对于中文微博而言。 句型分类是一种基于句子结构和语义特征的分析方法。通过识别句型,可以更准确地理解句子的情感表达。目前,句型分类已被广泛应用于文本分类、情感分析等领域。 3.方法ology 3.1情感词典的构建 为了提高情感词典的覆盖率,本文采用了两种方法实现情感词的抽取。首先,利用已有的情感词典提取微博中的情感词,并对情感词进行情感强度评价。其次,利用词典的正反向匹配规则,在微博文本中抽取新的情感词。 3.2句型分类 本文通过对微博中的句子进行句型分类,识别句子中的情感表达方式。在构建句型分类器时,我们考虑到了句子的结构特征和语义特征,如主谓宾结构、情感修饰词等。 3.3情感分析 在情感分析阶段,我们根据情感词典的评价结果和句型分类的标签,对微博进行情感分类。具体而言,我们根据情感词的强度进行情感评分,并根据句型分类标签进行情感倾向判断。 4.实验设计与结果分析 本文在一个包含中文微博数据集的实验平台上进行了实验。结果表明,基于情感词典与句型分类的中文微博情感分析方法在准确性和效率上均优于传统方法。 5.结论与展望 本文提出了一种基于情感词典与句型分类的中文微博情感分析方法。该方法通过情感词典抽取情感词并进行情感评价,通过句型分类识别句子中的情感表达方式,最终实现了微博情感分析。实验证明该方法的有效性和实用性。未来可以进一步探索其他特征和方法,进一步提高中文微博情感分析的准确性和效率。 参考文献: 1.Pang,B.&Lee,L.Opinionminingandsentimentanalysis.FoundationsandTrendsinInformationRetrieval,2(1–2),2008. 2.Hutto,C.J.&Gilbert,E.VADER:Aparsimoniousrule-basedmodelforsentimentanalysisofsocialmediatext.EighthInternationalConferenceonWeblogsandSocialMedia,2014.