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分析和监测微博文本中所包含的情感信息,能够挖掘用户行为,为微博舆情监管提供借鉴。但微博文本具有长度较短、不规范、存在大量变形词和新词等特点,仅以情感词为特征对微博进行分类的方法准确率较低,难以满足实际使用。为此,基于微博语料构建二元搭配词库,并根据PMI-IR算法结合语料库统计信息,提出搭配词组情感权值的计算方法PMI-IR-P。结合情感词典,采用统计方法生成微博情感特征向量,利用机器学习中的C4.5算法构建分类模型,对微博文本进行情感倾向分类。分别使用不同的数据集用于构建搭配词库及分类模型,并与基于情感词典的分类方法以及朴素贝叶斯分类方法进行对比。实验结果表明,提出的情感特征通过运用C4.5算法对微博文本情感分类的准确率达到87%,具有较好的效果。 相似文献
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情感分析也称为意见挖掘,是对文本中所包含的情感倾向进行分析的技术。目前很多情感分析工作都是基于纯文本的。而在微博上,除了文本,大量的图片信息也蕴含了丰富的情感信息。本文提出了一种基于文本和图像的多模态分类算法,通过使用潜在语义分析,将文本特征和图像特征分别映射到同维度下的语义空间,得到各自的语义特征,并用SVM-2K进行分类。利用新浪微博热门微博栏目下爬取的文字和配图的微博数据进行了实验。实验结果表明,通过融合文本和图像的语义特征,情感分类的效果好于单独使用文本特征或者图像特征。 相似文献
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微博文本包含了特殊符号信息和上下文语义信息,传统的微博情感分析方法忽略了图片影响因素,使得微博的情感分类准确率不高。为此,提出了一种基于转移变量的图文融合微博情感分析方法,首先构建基于转移变量的无监督情感分析模型USAMTV来分析文本情感分布,通过引入连词情感转移变量和转发符号主题转移变量来处理句子的情感从属和主题从属,获得文本的情感分布,然后引入图片因素为情感浓度来影响文本的情感分布,最后计算微博的整体情感倾向。与JST模型和ASUM模型的对比实验结果表明,该方法有更高的准确率,能更准确的预测微博情感倾向。 相似文献
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该文从统计学方法与机器学习的分类思想出发,对中文微博文本的情感类别进行研究。针对微博文本的特点,提出了一种级联式微博情感分类器模型,该模型首先构建基于情感词典和新浪表情符号词典的微博情感初级分类模型;然后根据基准词构建基于类别倾向相似度的二级分类模型,对初级模型未能确定情感类别的微博进行再次分类,并对初级模型的词典进行更新;最后采用朴素贝叶斯分类器构建三级分类模型,对以上还未确定情感类别的微博进行三级分类。通过与NLPCC2014微博情感分类评测参赛结果进行比较,说明了所提方法的有效性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取,将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外,从微博网站数据构成的角度出发,对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状,并提出今后的研究方向。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(7)
通过对文本情感分类的研究,考虑微博文本信息的篇幅短小、情感符号丰富及大量网络词汇的特点,提出一种适用于中文微博情感分类的基于Map/Reduce的分布式朴素贝叶斯算法。算法通过构建适用于微博文本的情感词典来完成情感特征属性的提取,以期达到较为理想的分类效果。实验结果表明,这种方法能够很好地适用于微博情感分类,达到较理想的分类效果,满足针对海量的微博文本数据处理的可行性与高效性的需求。 相似文献
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表情符号作为一种新的网络语言,在微博中被广泛采用,在一定程度上代表了用户的情绪和思想,也将影响微博情感倾向分析的结果。该文提出基于微博统计数据为表情符号构建情感词典的思想,通过对大量微博中与表情"共现"的文本的情感倾向分析,确定表情的情感倾向,以此构建面向情感倾向分析的表情情感词典,旨在为微博乃至其它采用表情符号的Web用户生成信息的情感倾向分析提供支持。进而,该文将表情情感词典反作用于对应的微博文本,重新度量其中情感词的倾向值,改进现有的情感词典,旨在获得更准确的情感倾向分析结果。实验表明了该方法的有效性,并分析了相关阈值的设置对结果的影响。 相似文献
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自web进入2.0时代以来,互联网社交信息爆炸式地融入了人民生活,对海量社交网络信息的分析成为文本分析领域的一个重要研究方向.本文通过整理情感词典,制定语义规则,分析评测中文微博的情感色彩并与GIS空间分析方法相结合绘制出了情感地图.试图以客观的评价手段,对主观情绪进行科学计量化描述,并以地图为载体进行直观表达.论文将微博情感分析结果作为公民幸福指数的评价参考,同时,将地理信息科学与传统的情感分析相结合制作出情感地图,能够为国民幸福指数宏观评价及其空间分布特征提供更直观的展示和参考. 相似文献
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传统的微博情感分析往往忽略不带感情色彩的情感词对微博情感的影响,并缺乏对复杂句式的分析。为此,提出结合条件随机场(conditional random filed,CRF)和复杂句式的跨粒度情感分析方法。该方法在CRF模型的基础上,融合复杂句式特征和语义依存特征,对学生微博进行细粒度情感分析,识别出微博文本中的情感要素,在此基础上,通过基于复杂句式的粗粒度情感分析方法分析微博文本的情感倾向,实现对学生总体情感倾向的跨粒度分析。实验结果显示,跨粒度情感分析方法的提出,使得情感要素识别的综合准确率达88%左右,微博情感分析的综合准确率达87%左右。比起传统的情感分析方法,准确率更高,分类效果更好。 相似文献
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随着互联网的蓬勃发展,微博受到了越来越多用户的青睐,对微博用户性别的研究也逐渐成为学术界研究的热点。目前,对英文微博文本用户的性别识别已有研究,但针对中文微博用户性别识别的研究较少。从两性表达情绪的差异出发,提出了一种基于情绪特征的中文微博用户性别识别方法。本文考虑的情绪特征包括情绪词特征和与情绪相关的语言风格特征。实验结果表明,利用情绪特征提高了用户性别识别的精度。 相似文献
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针对微博聚类正确率不高的问题,在研究微博数据特点的基础上,利用微博hashtag来增强向量空间模型,使用微博之间的转发关系提升聚类的准确性,并利用微博的转发、评论数以及微博发布者信息来提取聚类中的主题词。在新浪微博数据集上进行实验发现,与k-means算法和基于加权语义和贝叶斯的中文短文本增量聚类算法(ICST-WSNB)相比,基于话题标签和转发关系的微博聚类算法的准确率比k-means算法提高了18.5%,比ICST-WSNB提高了6.48%,召回率以及F-值也有了一定的提高。实验结果表明基于话题标签和转发关系的微博聚类算法能够有效地提高微博聚类的正确率,进而获取更加合适的主题词。 相似文献
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智能手机和微博客户端强化了微博的媒体特性,实时发现微博话题具有现实意义。文章提出了一种基于关键字分类的中文微博热点话题发现方法,通过关键字对微博信息进行筛选和归类,以时间窗内词频和增长速度构造赋权函数提取主题词,词汇的同文本条件概率作为相似度判定依据,基于改进的单遍聚类算法进行主题词聚类。对系统运行结果分析表明,该方法可以实时有效地聚类发现微博热点话题。 相似文献
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微博客消息中可能蕴含大量描述城市道路的交通信息,如交通状况、交通事件、交通管制等,提取这些交通信息能够为传统的固定式传感器和浮动车采集交通信息手段提供有效补充.然而,微博客消息描述的模糊性、差异性及非结构化特征,使得从海量微博客消息中快速准确地提取和甄别交通信息成为难题.提出一种从微博客消息中快速提取和融合交通信息的技术方法,首先对采集到的微博客消息进行分词解析和路网匹配,然后采用基于神经网络的模糊C聚类方法对描述路段交通状态的微博客消息定量化结果进行分析,获取各路段置信度最高的交通状态描述,最后得到各路段的交通畅通度水平.基于新浪微博客和北京路网的实验过程验证了本文技术方法的有效性. 相似文献