一种基于朴素贝叶斯的微博情感分类

• 作者: 周咏梅 林江豪 蔡泽键 阳爱民 陈锦
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 文本情感分类 二次情感特征提取 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 160-165
• 分类号: TP393
• 字数: 5978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2012.09.029

摘要

本文基于二次情感特征提取算法,利用句法依存关系进行一次文本情感特征提取,在此基础上,利用情感词典,进行二次情感特征提取.构建朴素贝叶斯分类器,对采集的热门话题微博和酒店评论进行文本情感倾向性分类.主要比较了表情符号、标点符号,基于情感词典的特征提取和基于二次情感特征提取方法,在不同的组合下的分类性能,寻找更佳的微博文本情感分类预处理方法.并与酒店评论情感分类结果对比、分析,发现影响微博情感分类性能的原因.实验结果表明,二次特征提取方法在分类上取得更高的F1.实验最佳的分类预处理方式是“表情符号十标点符号十二次情感特征提取+BOOL值”.同时发现,朴素贝叶斯在酒店评论情感分类取得更高的分类性能,主要是微博评价对象多样化造成的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳爱民	广东外语外贸大学思科信息学院	35	618	11.0	24.0
2	周咏梅	广东外语外贸大学思科信息学院	25	466	10.0	21.0
3	林江豪	广东外语外贸大学国际工商管理学院	19	266	8.0	16.0
4	陈锦	广东外语外贸大学英语语言文化学院	12	199	4.0	12.0
5	蔡泽键	广东外语外贸大学思科信息学院	1	87	1.0	1.0