面向电力领域的微博评论情感分析

• 作者: 宋硕 雷景生
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 微博评论 评论关系 扩展情感词典 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 601-606,612
• 页数: 7页
• 分类号: TM711.2|TP274
• 字数: 5364字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2017.06.018

摘要

目前对微博评论的研究主要聚焦在影视、购物等非电力领域,而对电力领域的研究相对较少.因此在影视等领域的研究基础上,根据电力行业的特性,将评论进行预处理后,建立评论关系树,使用动态扩展情感词典和基于支持向量机的方法,建立情感极性判别规则,进行情感极性分析.经实验验证,生成评论关系树后,扩展情感词典和支持向量机两种方法在电力领域的正确率均得到了明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷景生	上海电力学院计算机科学与技术学院	32	203	7.0	13.0
2	宋硕	上海电力学院计算机科学与技术学院	3	3	1.0	1.0