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计算机工程

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

基于上下文语境的微博情感分析

秦锋,王恒,郑啸,王修君   

  1. (安徽工业大学 计算机科学与技术学院,安徽 马鞍山 243002)
  • 收稿日期:2016-03-28 出版日期:2017-03-15 发布日期:2017-03-15
  • 作者简介:秦锋(1962—),男,教授,主研方向为人工智能、云计算、自然语言处理;王恒,硕士研究生;郑啸,教授、博士;王修君,讲师、博士。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61402008,61402009);安徽高校省级自然科学研究重大项目(KJ2014ZD05);安徽省科技重大专项(16030901060);安徽省自然科学基金青年项目(1408085QF128);安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(GGXYQ2014018)。

Micro-Blog Sentiment Analysis Based on Linguistic Context

QIN Feng,WANG Heng,ZHENG Xiao,WANG Xiujun   

  1. (School of Computer Science and Technology,Anhui University of Technology,Maanshan,Anhui 243002,China)
  • Received:2016-03-28 Online:2017-03-15 Published:2017-03-15

摘要: 传统情感分析方法仅考虑单一文本,对长度短小且口语化严重的微博文本情感极性识别率较低。针对上述问题,提出一种结合上下文消息的情感分析方法。将微博情感分析问题看做标签序列学习任务,使用隐马尔可夫支持向量机把微博上下文语境融入微博情感分析问题中。实验结果表明,该方法较之于基于朴素贝叶斯或支持向量机的微博情感分析模型可以更好地分析微博情感极性。

关键词: 中文微博, 情感分析, 上下文语境, 文本表示, 标签序列学习

Abstract: Traditional sentiment analysis method only considers a single text,and the recognition rate of sentiment polarity is low when the micro-blog text is short and colloquial.In order to solve this problem,a kind of sentiment analysis method combined with linguistic context is proposed.Regarding micro-blog sentiment analysis problem as a tag sequence learning task,this paper uses Hidden Markov Support Vector Machine(SVMhmm) to blend the micro-blog context into micro-blog sentiment analysis.Experimental results show that this method can analyse the micro-blog sentiment polarity better than the Naive Bayes or Support Vector Machine(SVM) micro-blog sentiment analysis model.

Key words: Chinese micro-blog, sentiment analysis, linguistic context, text representation, label sequence learning

中图分类号: