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基于词典与机器学习的藏文微博情感分析研究
藏文是中国少数民族的主要语言之一，随着社交媒体的发展，越来越多的藏文信息被人们共享和传播。藏文微博情感分析是一项非常重要的研究领域，它可以帮助我们更好地了解人们的情感和态度，对于社会科学、语言学、心理学等领域都具有重要的研究价值。
本研究基于词典与机器学习相结合的方法，旨在提出一种基于藏文微博的情感分析方法，并且对其进行实证研究。具体来说，本研究的主要目标包括以下几方面：
1.构建藏文情感词典
情感词典是情感分析的重要基础资源，本研究将针对藏语特点，结合已有语言资源，构建一份包含正向、负向和中性情感词汇的情感词典。其中正向情感词汇包括高兴、快乐、喜欢等，负向情感词汇包括愤怒、悲伤、失望等，中性情感词汇包括一般、中立等。在构建词典过程中，需要考虑藏文的多音字、单复数、时态等语言规则。
2.提取藏文微博文本特征
在进行情感分析时，需要将藏文微博文本转换为计算机可处理的形式，本研究采用自然语言处理技术，基于词袋模型提取文本特征。具体来说，将微博文本中的每个词汇作为一个特征，使用向量表示法将其转换为数值特征，提高计算机处理效率。
3.建立藏文微博情感分类模型
为了预测藏文微博情感分类，本研究采用支持向量机（SVM）分类器进行模型建立。建立模型时，首先将预处理后的特征向量和情感标签数据输入模型训练，然后对测试集数据进行预测。训练集和测试集的数据集选取在抓取的数据集中划分。
4.对比分析不同方法的效果
本研究将进一步对比分析采用词典和机器学习相结合的方法与其他方法在情感分析任务上的效果，例如单独采用情感词典或朴素贝叶斯分类器等。同时，还会对不同的数据集和特征选取方法进行对比分析，以获得更加准确的预测结果。
本研究将采用哪些数据？
本研究将抓取一定数量的藏文微博，手动标注情感，并根据情感分类参考标准进行标准化。除此之外，还将采用已有的语言资源对藏文情感词典进行构建，并借鉴其他研究采用的数据集和方法。
预计研究结果
本研究的预期结果是建立一种有效的藏文微博情感分析方法，提出藏文情感词典，并对基于词典和机器学习相结合的方法进行实证研究。同时，根据对比实验结果分析不同方法的效果和局限性，为后续的情感分析工作提供启示。
结论
藏文微博情感分析是一个有挑战性的任务，本研究结合词典和机器学习的方法，通过构建藏文情感词典、提取文本特征及使用SVM分类器建立情感分类模型，为开展藏文微博情感分析提供了新思路，并取得了一些初步的成果。未来仍需要进一步研究和改进。