基于语义的微博短文本倾向性分析研究

• 作者: 刘笑 宫玉龙 马力
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 微博 情感倾向 语义相似度 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2914-2918
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.008

摘要

通过结合情感词库和微博语义特征，采用向量空间模型的方法表示微博文本，提出一种融合模式匹配和机器学习的微博文本倾向性分析方法。对分词之后的微博文本，先提取出情感关键词，再匹配分析出的几种模式抽取情感评价短句、情感短句和微博表情符号等其他情感特征共同组成情感特征序列，最后采用多步分类的支持向量机方法得到微博文本的情感倾向。通过实验与其他评测结果进行对比，表明该方法是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马力	西安邮电大学计算机学院	81	732	15.0	24.0
2	宫玉龙	西安邮电大学计算机学院	4	37	2.0	4.0
3	刘笑	西安邮电大学计算机学院	2	11	1.0	2.0