基于种子词的微博表情符情感倾向判定方法

• 作者: 周咏梅 曾文俊 林江豪 王伟 阳爱民 陈昱宏
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 机器学习 微博表情符 种子词 自动标注
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 198-204
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.01.024

摘要

情感倾向明显的表情符,容易通过人工进行标注.但是对于情感倾向不明显的表情符,多人手工的标注结果往往难以达成一致.因此,提出一种利用种子词自动判定表情符情感倾向的方法.该方法利用少量种子表情符自动标注情感倾向比较明显的表情符,生成表情符标注集;对于情感倾向不明显的表情符,利用种子情感词和已得到的表情符标注集构建模型,实现其情感倾向的自动判定.实验结果表明,本文方法在微博表情符情感倾向的自动判定上有很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	广东外语外贸大学思科信息学院	6	86	4.0	6.0
2	阳爱民	广东外语外贸大学思科信息学院	35	618	11.0	24.0
6	周咏梅	广东外语外贸大学思科信息学院	25	466	10.0	21.0
10	林江豪	广东外语外贸大学财务处	19	266	8.0	16.0
11	陈昱宏	广东外语外贸大学思科信息学院	2	10	2.0	2.0
12	曾文俊	广东外语外贸大学思科信息学院	1	4	1.0	1.0