| 基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析 |
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| 引用本文： | 李婷婷,姬东鸿.基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析[J].计算机应用研究,2015,32(4). |
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| 作者姓名： | 李婷婷 姬东鸿 |
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| 作者单位： | 武汉大学计算机学院,武汉,430000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目，国家自然科学基金面上项目 |
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| 摘 要： | 近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度.因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义.提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等,并选用不同的特征组合,通过多组实验使情感分析效果最优.实验显示,选用词性、情感词和否定词的特征组合时,SVM模型的正确率达到88.72％,选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时,CRF模型的正确率达到90.44％.
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| 关 键 词： | 微博 情感分析 支持向量机 条件随机场 |
Sentiment analysis of micro-blog based on SVM and CRF using various combinations of features |
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| LI Ting-ting,JI Dong-hong.Sentiment analysis of micro-blog based on SVM and CRF using various combinations of features[J].Application Research of Computers,2015,32(4). |
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| Authors: | LI Ting-ting JI Dong-hong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | micro-blog sentiment analysis SVM CRF |
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