基于层次化的微博情绪分类——以新浪微博为例

作者：王向华; 宋欣

来源：计算机工程与设计, 2018, 39(11): 3431-3437.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2018.11.024

• 微博
• 情绪分类
• 点互信息
• 情绪成分分析
• 支持向量回归

针对当前大多微博情绪分析算法难以准确描绘不同情绪差异的问题,对中文微博的情绪成分和层次化情绪分类进行研究。预处理消除非情绪信息,引入ICTCLAS分词工具包对文章进行分割,提取形容词、名词和动词等,形成特征,使用卡方测试、词频和点互信息(PMI)对特征进行选择,运用支持向量回归(SVR)和规则集进行分类。数据集采用新浪原始中文微博,不同分组之间的实验结果验证了该方法的有效性,其在多个层次上的F测度等值优于其它同类方法,随机挑选50篇微博进行评判,近一半的结果得到所有评判员的支持。

• 单位
  天津市职业大学; 电子信息工程学院