基于主题的关键词提取对微博情感倾向的研究

• 作者: 张德阳 李晓龙 韩益亮
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 依存句法 文本分析 情感倾向
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机技术
• 页码范围: 552-560
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2018.06.012

摘要

在已有基于关键句的微博情感分析中,存在提取的关键句质量不高的问题,本文提出了一种与主题相关的关键词提取算法.首先,将得到的关键词作为特征函数之一来进行关键句的提取;针对7种影响情感倾向的词性搭配,对其计算规则进行了改进,而后计算关键句情感值;最后,将句子的情感值计算扩展到微博的情感值计算,对其情感倾向进行分析.实验表明,本文方法与同类算法相比准确率提高了3.23％,同时,与主题相关的关键词在提取的关键句中占了很大比重,较好地解决了关键句质量不高的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩益亮	武警工程大学密码工程学院	64	215	7.0	11.0
2	李晓龙	武警工程大学密码工程学院	5	6	2.0	2.0
3	张德阳	武警工程大学密码工程学院	4	6	2.0	2.0