基于情绪特征的中文微博用户性别识别

• 作者: 刘宝芹 牛耘
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 性别识别 中文微博 情绪风格特征 情绪词特征
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1917-1923
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6807字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.09.026

摘要

随着互联网的蓬勃发展,微博受到了越来越多用户的青睐,对微博用户性别的研究也逐渐成为学术界研究的热点.目前,对英文微博文本用户的性别识别已有研究,但针对中文微博用户性别识别的研究较少.从两性表达情绪的差异出发,提出了一种基于情绪特征的中文微博用户性别识别方法.本文考虑的情绪特征包括情绪词特征和与情绪相关的语言风格特征.实验结果表明,利用情绪特征提高了用户性别识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛耘	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	24	86	5.0	8.0
2	刘宝芹	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	4	14	3.0	3.0