基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型

• 作者: 刘文礼 孙星恺 张楠 牛振东 陆浩
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 情感分析 句法分析 主题扩展
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 824-830
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

微博数据具有微博文本长度不一,文本内容主题发散性,夹杂微博专用符号等特性,需要一种融合句法分析、领域知识、表情符号等多因素的综合建模方法对社会、娱乐、安全等多领域微博进行情感分析.文章提出了一种面向主题的中文微博情感建模方法,该模型涵盖了数据预处理、句法分析、主题扩展、领域知识、情感词上下文极性调整、表情符号等内容,最后以新浪微博采集数据,选取3个领域主题进行了实验,在特定的实验环境下,得到了较高的分析准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛振东	北京理工大学计算机学院	46	597	14.0	23.0
2	陆浩	北京理工大学计算机学院	25	167	6.0	12.0
4	孙星恺	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	5	20	2.0	4.0
5	张楠		3	28	2.0	3.0
6	刘文礼	国防科学技术大学军事计算实验与平行系统研究中心	2	34	2.0	2.0