基于关键句分析的微博情感倾向性研究

• 作者: 刘学军 李斌 邵帅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 情感分析 倾向性分析 关键句 依存句法分析 观点挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 982-987
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.04.005

摘要

针对微博的情感倾向分析,提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(sentiment orientation analysis based on key sentence analysis),实现了从句子级到文档级的情感分析.首先,利用关键句抽取算法得到微博关键句,关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这三类属性;之后,结合依存句法分析提出了影响情感倾向的七种词性搭配,并针对这七种搭配给出了六种情感计算规则,计算关键句的情感倾向值;最后,以关键句得分为权重,对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向.实现结果表明,基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析,比同类算法的准确率高出了10.55％,提高了情感分析的准确率,具有高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李斌	南京工业大学计算机科学与技术学院	56	397	12.0	15.0
2	刘学军	南京工业大学计算机科学与技术学院	59	564	12.0	21.0
3	邵帅	南京工业大学计算机科学与技术学院	2	13	1.0	2.0