基于二元搭配词的微博情感特征选择

• 作者: 周剑峰 周咏梅 王璇璇 阳爱民
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 搭配词库 微博情感特征 微博情感分类 机器学习 C4.5算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.06.035

摘要

分析和监测微博文本中所包含的情感信息,能够挖掘用户行为,为微博舆情监管提供借鉴.但微博文本具有长度较短、不规范、存在大量变形词和新词等特点,仅以情感词为特征对微博进行分类的方法准确率较低,难以满足实际使用.为此,基于微博语料构建二元搭配词库,并根据PMI-IR算法结合语料库统计信息,提出搭配词组情感权值的计算方法PMI-IR-P.结合情感词典,采用统计方法生成微博情感特征向量,利用机器学习中的C4.5算法构建分类模型,对微博文本进行情感倾向分类.分别使用不同的数据集用于构建搭配词库及分类模型,并与基于情感词典的分类方法以及朴素贝叶斯分类方法进行对比.实验结果表明,提出的情感特征通过运用C4.5算法对微博文本情感分类的准确率达到87％,具有较好的效果.

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	王璇璇	广东外语外贸大学西方语言文化学院	1	9	1.0	1.0