基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析

• 作者: 姬东鸿 李婷婷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 微博 情感分析 支持向量机 条件随机场
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 978-981
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.04.004

摘要

近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度.因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义.提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等,并选用不同的特征组合,通过多组实验使情感分析效果最优.实验显示,选用词性、情感词和否定词的特征组合时,SVM模型的正确率达到88.72％,选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时,CRF模型的正确率达到90.44％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姬东鸿	武汉大学计算机学院	92	887	16.0	26.0
2	李婷婷	武汉大学计算机学院	20	172	5.0	13.0