语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

• 作者: 姚海鹏 张俊东 张培颖 方超 赵天奇
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 情感分析 语义规则 微博表情
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据,云计算
• 页码范围: 503-510
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2016.04.010

摘要

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发，尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上，加入了微博表情这一重要元素，采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算，使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高；在语义规则部分，基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则，使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时，还对每条微博的情感给出了具体的数值，并在正确率、召回率、F 值的基础上，提出合格率这一指标，对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试，验证了融合算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚海鹏	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	7	114	5.0	7.0
2	张培颖	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	2	18	2.0	2.0
3	张俊东	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	2	16	1.0	2.0
4	赵天奇	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	2	15	1.0	2.0
5	方超	北京邮电大学网络与交换国家重点实验室	1	15	1.0	1.0