基于微博文本的情感倾向分析

• 作者: 宋继红 葛达明
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 情感提取 情感分析 微博文本
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 过程与模型
• 页码范围: 33-35,29
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 3627字
• 语种: 中文

摘要

微博作为一种用户发表看法和观点的载体已成为互联网上一个重要的情感交流平台，博文搜索为这种交流提供了方便快捷的途径。基于HowNet等中文情感词典的微博情感词的抽取和分类，计算词语语义相似度和倾向性。对文本情感倾向的加权值、表情、和情感词增强因素等进行综合考虑。实验结果表明表情情感倾向对微博情感倾向起着重要作用；在表情和文本情感倾向比值固定的情况下，调整因素和中性区间的选择会对情感倾向判断准确率产生影响；通过与基于HowNet语义相似度的计算模型比较，该文方法使得情感倾向判断准确率有所提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋继红	沈阳工业大学信息科学与工程学院	14	81	5.0	8.0
2	葛达明	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0