基于Biterm主题模型的无监督微博情感倾向性分析

• 作者: 唐浩浩 张佳明 李天彩 王波
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 短文本 情感倾向性分析 无监督 Biterm主题模型
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 219-223,229
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.07.042

摘要

基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题.为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法.对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分析隐含主题的情感分布,并实现整条微博的情感倾向性分析.在NLP&CC2012语料上进行测试,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,平均F1值比传统主题模型方法提高15％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐浩浩	解放军信息工程大学信息系统工程学院	5	67	4.0	5.0
2	王波	解放军信息工程大学信息系统工程学院	19	157	7.0	12.0
3	张佳明	解放军信息工程大学信息系统工程学院	3	40	3.0	3.0
4	李天彩	解放军信息工程大学信息系统工程学院	6	58	4.0	6.0