情感分类分析现状_基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究_情感词典一般规模

宁慧,,赵勇,等.基于语义特征的微博情感分析研究[J]. 应用科技,2016, 43(3): 70-74.

NING Hui ,YANG Song ,ZHAO Yong ,et al.Study of microblog sentiment ysis based on semantic feature[J]. Applied Science and Technology, 2016, 43(3): 70-74.

DOI: 10.11991/yykj.201506036

摘要:针对在微博情感分析中没有有效地构造情感词典的方法问题,提出基于《同义词词林》和微博检索系统的情感词典的构造方法。利用《同义词词林》对4部基础情感词典进行扩展形成一部情感词典,利用点互信息(PMI)公式计算情感词语的情感倾向值。针对情感分析中特征选择的问题,利用不同的特征组合通过对比实验选取了有效的特征组合。实验证明,构造的情感词典和选择的特征组合有效,能够明显提高微博情感分析的质量。

Abstract:For there is no effective method to construct the sentiment dictionary in the microblog sentiment ysis, this paper proposed a method for constructing the sentiment dictionary based on the Synonym Thesaurus and microblog index system. The method uses the Synonym Thesaurus to extend the four basic sentiment dictionaries, forming a sentiment dictionary, and uses the pointwise mutual information(PMI) formula to calculate the sentiment tendency value of sentiment words. For the problem of feature selection in sentiment ysis, the effective feature combination is selected by comparing different feature combinations. Experiments show that the structure of the sentiment dictionary and the selection of the feature combination are effective, significantly improving the quality of microblog sentiment ysis.

随着互联网的快速发展，微博已经成为使用最广泛的互联网应用之一[]。微博是一个基于粉丝关注关系的信息分享、传播以及获取的社交平台，它将网民从原本单纯的信息接收者变成了接收和发布信息的完全参与者[]。庞大的微博用户群以及产生的海量数据信息，隐藏着巨大的商业价值和社会价值[]。分析和监测微博所包含的信息，能够了解广大网民对某产品、人物或者事件的关注程度和情感变化，为决策者提供实时科学的理论依据[]。当前情感分析已经成为自然语言处理领域主要的分支和热点话题，而基于微博的情感分析就是其中一个研究热点。本文是对微博的倾向性进行分析，即对微博的情感倾向性进行分类。利用点互信息和微博索引系统构造了一部适用于微博情感分析的情感词典，并且选取了一组有效的特征组合，完成微博情感分析的任务。

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