中文微博的立场判别研究

• 作者: 刘勘 林荣蓉 王宏宇 王德民 田宁梦
• 来源期刊: 知识管理论坛
• 学科: 工学
• 关键词: 中文微博 立场判别 情感加权算法 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: zsgllt_2017,（3）
• 页码范围: 175-185
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.1

摘要

[目的/意义]提出一种以情感加权算法和朴素贝叶斯算法为基础的组合分类模型(SWNB模型),旨在对中文微博话题的立场进行判别。[方法/过程]该模型首先通过给定的复杂句模型对微博进行简化,然后依据情感规则得到情感权值,提取微博中与话题相关的实体并进行优化,进而将微博分为包含立场和未表明立场(NONE)两类;再对包含立场的微博提取特征词,利用朴素贝叶斯算法将其立场判别为支持(FAVOR)或反对(AGAINST)。[结果/结论 ]实验结果表明,本模型有较好的立场判别精度,并能同时有效地处理中文复杂句式、话题相关评价对象以及上下文语境等复杂情形。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勘	中南财经政法大学信息与安全工程学院信息系	24	252	7.0	15.0
2	王宏宇	中南财经政法大学信息与安全工程学院信息系	4	8	2.0	2.0
3	林荣蓉	中南财经政法大学信息与安全工程学院信息系	2	0	0.0	0.0
4	田宁梦	中南财经政法大学信息与安全工程学院信息系	1	0	0.0	0.0
5	王德民	中南财经政法大学信息与安全工程学院信息系	1	0	0.0	0.0