首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于关键句分析的微博情感倾向性研究
作者姓名:邵帅  刘学军  李斌
作者单位:南京工业大学计算机科学与技术学院,南京工业大学计算机科学与技术学院,南京工业大学计算机科学与技术学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目、江苏省重点研发计划
摘    要:针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(Sentiment Orientation Analysis Based on Key Sentence Analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析。首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这3类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的7种词性搭配,以及针对这7种搭配,给出了6种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55%,提高了情感分析的准确率,具有高效性。

关 键 词:情感分析  倾向性分析  关键句  依存句法分析  观点挖掘
收稿时间:2016-12-22
修稿时间:2018-02-23
点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号