基于表情图片与情感词的中文微博情感分析

• 作者: 于留宝 张珊 胡长军
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 表情图片 情感词 微博
• 年，卷（期）: 2012,（z3）
• 所属期刊栏目: 信息存储与挖掘
• 页码范围: 146-148,176
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3919字
• 语种: 中文

摘要

微博是Web 2.0时代新生的社会化媒体平台,网民通过微博抒发自己的情感,表达自己的喜怒哀乐与爱恶,从而产生了海量的情感文本信息.通过对情感信息的分析,可以得到网民的情绪状况、对某个社会现象的观点、某个产品的喜好等信息,其不仅有一定的商业价值,还对社会的稳定有所帮助.利用微博中的表情图片,并结合情感词语的方法来构建中文微博情感语料库,既保证了语料库的规模与准确性,又省去了人工的负担；在情感语料库的基础上,构建贝叶斯分类器；最后利用熵的概念对语料库进行优化,提高了分类的准确性,并比较了使用不同n-gram特征项的性能.最终发现,使用UniGram特征项并用熵进行优化之后,分类的效果最好,召回率和准确率都可以达到85％以上,F值甚至可以达到89％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡长军	北京科技大学计算机与通信工程学院	64	555	10.0	21.0
2	张珊	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	103	1.0	1.0
3	于留宝	北京科技大学计算机与通信工程学院	2	111	2.0	2.0