改进的点互信息微博情感分类方法

• 作者: 严志科 尹红炼 骆逸欣
• 来源期刊: 电脑与信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 分类方法 网络用语
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 14-15,19
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2077字
• 语种: 中文

摘要

当前微博情感分析主要基于语料库中正类和负类文本情感分析,而忽略了网络用语以及表情等微博语言.针对这个问题,文章提出了基于改进的点互信息SE_PMI算法,通过构建包含四种情感词的基本情感词典,将候选情感词与基本情感词进行点互信息计算并判断其情感极性,进行微博情感分类.实验表明,SE-PMI算法进行情感分类效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆逸欣		1	4	1.0	1.0
2	严志科		1	4	1.0	1.0
3	尹红炼		1	4	1.0	1.0