游客微博主题情感分析方法比较研究

• 作者: 冯雨宁 刘思叶 庄育龙 田原
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 主题情感分析 游客微博 最大熵模型 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 687-692
• 页数: 6页
• 分类号: F590
• 字数: 4564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.011

摘要

针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究.以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器学习模型开展建模实验,并分析不同特征对建模效果的影响.实验结果显示,两种模型的建模效果良好,适用于游客微博主题情感分析,其中最大熵模型效果略优于支持向量机.研究还表明,在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展,可以提高模型的建模效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田原	北京大学遥感与地理信息系统研究所	31	400	11.0	19.0
2	庄育龙	北京大学遥感与地理信息系统研究所	2	12	1.0	2.0
3	冯雨宁	北京大学遥感与地理信息系统研究所	2	20	2.0	2.0
4	刘思叶	北京大学遥感与地理信息系统研究所	1	11	1.0	1.0