中文微博情感词典构建方法

• 作者: 周咏梅 林江豪 阳爱民
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博情感词典 网络用语 情感分析 上下文熵 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2013.103

摘要

提出了一种中文微博情感词典构建方法。采用上下文熵的网络用语发现策略，通过 TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）进行二次过滤得到网络用语；利用 SO-PMI（semantic orientation-pointwise mutual infor-mation）算法在已标注的微博语料库中计算网络用语的情感倾向值，构建网络用语情感词典；将词典应用到微博情感分类实验，并与朴素贝叶斯分类器的分类性能进行了比较分析。实验结果表明，直接利用微博情感词典的分类效果好于朴素贝叶斯分类器，并具有分类过程简单、快速等优势。

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	广东外语外贸大学管理学院	19	266	8.0	16.0