基于三元词组模式的微博情感分类方法

• 作者: 李桂成 李茹 王斌 王智强 程耀东
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 三元词组 情感分类
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 282-288
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2015.02.014

摘要

针对微博的倾向性分析问题,提出了一种基于三元词组模式的情感分类方法.该方法通过构造情感词典及微博的三元词组模式,对未标注语料自动进行情感评分并标注情感极性,然后使用自动标注的语料训练得到情感分类器.在测试集上的实验结果表明,使用无人工参与标注的训练语料达到了79.26％的测试正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李茹	山西大学计算机与信息技术学院	99	683	13.0	21.0
5	李桂成	山西大学计算机与信息技术学院	10	83	4.0	9.0
6	程耀东	中国科学院高能物理研究所	52	322	10.0	14.0
7	王斌	山西大学计算机与信息技术学院	25	70	5.0	7.0
8	王智强	山西大学计算机与信息技术学院	20	115	6.0	10.0