语义规则在微博热点话题情感分析中的应用

• 作者: 侯小可 沙海虹 赵文清
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 热点话题 情感分析 语义规则 情感词典
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 121-125
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201208020

摘要

近来，针对微博热点话题的情感分析研究得到了广泛关注，而基于监督的学习方法在分析文本时会忽视词语的上下文联系。根据中文微博的特点，提出了一种基于语义规则的方法对微博热点话题进行情感分析。该方法首先需要人工整理出程度副词表、否定词表和微博中默认表情符号的褒贬分类。然后在情感词语计算的基础上，考虑上下文中否定词和程度词对修饰情感词语的情感倾向和情感强度的影响，同时也设定规则计算表情符号对一条微博的情感倾向判断的作用。最后与基于情感词典的方法做实验对比，实验结果表明该方法在文本情感倾向性识别的准确率上有了一定提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文清	华北电力大学保定控制与计算机工程学院	52	1101	20.0	32.0
2	侯小可	华北电力大学保定控制与计算机工程学院	2	84	2.0	2.0
3	沙海虹	英业达集团北京电子技术有限公司开发部	1	26	1.0	1.0