基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测

• 作者: 任巨伟 吴晓芳 杨亮 林原 林鸿飞
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 情感分析 语义扩充 情感常识 公众情感趋势
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 情感分析与社会计算
• 页码范围: 169-178
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 8065字
• 语种: 中文

摘要

微博日益成为一个巨大而复杂的互联网舆论平台.分析微博中特定话题的情感趋势对于了解网络舆情、分析产品销量趋势显得尤为重要.该文使用微博进行真实事件公众情感趋势预测:首先,考虑到微博特征稀疏、上下文缺失的特性,借助词语上下位语义关系对其进行语义扩充;其次,使用语义特征和情感常识知识构造双层分类方法进行情感分析;最后,对特定事件在连续时间段内的微博使用时序情感分析方法进行公众情感趋势预测.实验证明,该情感分析方法准确率相对于传统分类方法有明显的提高,在此基础上的情感趋势预测符合事件的真实发展状况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学信息检索研究室	214	3759	31.0	55.0
2	任巨伟	大连理工大学信息检索研究室	4	27	3.0	4.0
3	杨亮	大连理工大学信息检索研究室	49	510	10.0	22.0
4	林原	大连理工大学信息检索研究室	26	196	6.0	13.0
5	吴晓芳	大连理工大学信息检索研究室	2	13	2.0	2.0