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基于微博的情感倾向性分析方法研究
引用本文:高 凯,李思雨,阮冬茹,刘邵博,周二亮,乔世权. 基于微博的情感倾向性分析方法研究[J]. 中文信息学报, 2015, 29(4): 40-49
作者姓名:高 凯  李思雨  阮冬茹  刘邵博  周二亮  乔世权
作者单位:河北科技大学 信息科学与工程学院,河北 石家庄 050018
基金项目:河北省社会科学发展研究课题(2015030344)
摘    要:随着微博等新型社会网络媒体的发展,人们在网络上传播着对各类话题的情感,社会网络也因此成为了挖掘社情民意的有效平台。传统文本分析算法难以适应篇幅短小、内容琐碎且富含情感特征的微博等短文本挖掘的需要。该文提出基于情感单元和评价对象分析的微博情感倾向性分析方法,通过基于词性共现概率计算的情感单元和情感评价对象抽取,计算情感单元的情感度,建立博主个性化及情感倾向性分析模型,完成情感倾向性分析。实验结果及分析验证了上述算法的有效性。

关 键 词:社会网络  短文本挖掘  情感单元  评价对象  

A Micro-blog Sentiment Analysis Approach
GAO Kai,LI Siyu,RUAN Dongru,LIU Shaobo,ZHOU Erliang,QIAO Shiquan. A Micro-blog Sentiment Analysis Approach[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2015, 29(4): 40-49
Authors:GAO Kai  LI Siyu  RUAN Dongru  LIU Shaobo  ZHOU Erliang  QIAO Shiquan
Affiliation:School of Information Science & Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang, Hebei 050018, China
Abstract:The social network has become an effective platform to mine the society and public opinions. This paper proposes a sentiment analysis approach based on sentiment unit and opinion target. The extraction of sentiment unit and sentiment evaluation object is based on the co-occurrence probability. This paper also calculates sentiment degree of the sentiment unit. Experimental results validate the feasibility of the approach.
Keywords:social network   short-text mining   sentiment unit   opinion target  
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