面向网络新闻领域的评论情感极性分析

• 作者: 任聪 李石君
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 情感极性 网络新闻评论 评论关系 扩展情感词典 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1506-0099

摘要

网络新闻评论情感分析对于互联网时代分析舆情、掌握民调具有重要意义。目前研究聚焦在评论自身的分析而忽略评论间的结构关系，因此利用该关系生成评论关系树，并基于评论关系树建立情感极性判别规则。将评论经过预处理后，同时采用基于扩展情感词典和支持向量机两种方法来进行情感极性分析，动态扩展了情感词典，设计了情感极性分类器。实验结果表明，在利用了评论结构关系之后，两种方法的分析准确率均较没利用该关系之前有了明显的提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李石君	武汉大学计算机学院	88	753	16.0	22.0
2	任聪	武汉大学计算机学院	1	7	1.0	1.0