基于分类的微博新情感词提取方法及特征分析％A分类Ba

摘要:

情感或情感分析广泛用于舆论分析，产品评论分析基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取，产品推荐等领域，文本中的情感或情感分析通常基于情感词典. 尽管人为的情感词典是准确的，但它们的构建成本很高且难以及时更新. 很难适应诸如微博之类的新情感词的数据. 微博平台为新的情感词的发布和传播提供了便捷的途径，是新的情感词的重要来源. 考虑的人工A情感词典和大量包含新情感词的微博数据. 通过对中英文微博中情感词分布的差异进行统计，分析和比较，提出了一种基于分类思想的与特定语言无关的新情感. 单词提取方法cNSEm.cNSEm基于微博数据集和情感词典自动构建训练数据，训练分类器并确定候选单词的情感极性，最后使用投票机制确定候选单词的情感极性. 通过大量的详细实验，分析了cNSEm在中英文微博客数据上的表现，六种特征的作用和用法以及微博情感分类的新情感词的情感分类. 实验结果表明基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取，cNSEm优于经典的同现和极性传播方法，尤其是在中文微博数据集中考虑名词情感词时. cNSEm提取的新情感词直接被使用. 前者以人工情感词典为参考，后者检查提取的新情感词对情感分类的帮助. 从评估指标来看，cNSEm提取的新情感词等效人工情感词典的质量. cNSEm可以适应中文和英文，差异很大.

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