一种基于情感的中文微博话题检测方法

• 作者: 张志飞 方然 苗夺谦
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中文微博 话题检测 聚类 情感
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 208-213
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201301012

摘要

针对微博这种特殊的文本形式的话题检测，传统的算法并不能取得很好的效果。为了提高其查全率，根据微博这种带有结构化特点的信息，提出了一种带有情感内容加权的话题检测方法。该方法基于含有负面情感的词语往往携带了更多的信息量这一论点，在现有短文本话题检测的算法中，通过加大含有负面情感的短文本在话题检测中的权重，之后再根据一种基于自查询的聚类方法进行话题聚类，将情感倾向融合到短文本话题检测中。在真实数据集上的实验表明，此方法能有效地进行话题聚类并检测话题，并提高了查全率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗夺谦	同济大学计算机科学与技术系	123	2389	25.0	44.0
5	张志飞	同济大学计算机科学与技术系	23	514	10.0	22.0
9	方然	同济大学计算机科学与技术系	1	17	1.0	1.0