基于依存句法树方法的微博文本的情感分析研究

• 作者: 王彬菁
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 教育
• 关键词: 微博文本 依存句法树方法 情感分析 LTP-Cloud(语言技术平台云)
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息管理
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: G642
• 字数: 4267字
• 语种: 中文

摘要

随着移动互联技术的发展,微博作为一种新媒体形式日益成为国内主流的移动社交媒体平台.微博包含海量的信息数据且数据种类多样,即有文档文本数据,也有图片、表情符号、视频动画等非结构化的数据.因此,对各政府部门和企业单位的网络舆情监管提出了艰巨的挑战,有关中文微博文本的情感分析的研究也成为近几年数据挖掘领域的关注方向之一,情感分析研究主要围绕着信息的抽取和情感倾向的判定,均离不开对微博文本的分词工作.本文提出了一种基于依存句法树的情感分析方法.根据不同的词汇间的依存关系,制定了相应的情感短语削减规则.通过分析不同程度词和否定词对情感词的修饰和组合关系,制定了不同的汇聚规则.使用LTP-Cloud(语言技术平台云)进行句法分析,构建依存句法树,通过对句法树的后序遍历逐步汇聚情感向量.使用了为情感值取绝对值的情感判别方法,得到最终的情感类别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王彬菁		8	0	0.0	0.0