基于主题的中文微博情感分析

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中文-情感分析

７４
中文信息学报
２０１２年
到２用户数超过了１．０１１年４月底，４亿。微博正在包括大量的信从各个方面渗透并影响人们的生活，息传播、更快的信息发现、与世界的连接等。微博消息数量大，更新快，吸引了一大批学者对其进行研究。针对微博的自然语言处理研究已成为而情感分析就当前一个新的研究热点和前沿课题，是其中一个热点话题。情感分析，也被称为观点挖掘、观点分析、主客观分析等。情感分析的目的是从文本中挖掘用户表达的观点以及情感极性。挖掘用既能吸引潜在用户，帮助用户做决户观点意义重大，策
情、表达观点等。微博自问世以来，迅速吸引了大众的眼光，蓬勃发展。以国内的新浪微博 ① 为例，截止
：／／／ｖａｉｌａｂｌｅａｔｈｔｔｗｅｉｂｏ．ｃｏｍ ① Ａｐ
，，作者简介：谢丽星（女，硕士，主要研究方向为缩略语识别、输入法和中文微博的情感分析；孙茂松（男，１９８７—）１９６２—），博士，清华大学计算机系教授，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、信息检索和社会计算；周明（男，博士，微１９６４—）软亚洲研究院主任研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、机器翻译、搜索引擎和社会关系网络。
１２１ＸＩＥＬｉｘｉｎＺＨＯＵＭｉｎＳＵＮＭａｏｓｏｎｇ，ｇｇ，
（，１．ＳｔａｔｅＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏｆＩｎｔｅｌｌｉｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏａｎｄＳｓｔｅｍｓＴｓｉｎｈｕａＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｆｏｒｙｙｇｇｙｙｇｙ，，ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇｙｐｐｇｙ，；，）ＴｓｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔＢｅｉｉｎ１０００８４，Ｃｈｉｎａ２．ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＲｅｓｅａｒｃｈＡｓｉａＢｅｉｉｎ１０００８４，Ｃｈｉｎａｇｙｊｇｊｇ：ＷＡｂｓｔｒａｃｔｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆＷｅｂ２．０，ｍｉｃｒｏｂｌｏｈａｓｄｒａｗｎｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｂｏｔｈａｃａｄｅｍｉａａｎｄｐｇａｅｒｉｎｄｕｓｔｒｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．ＴｈｉｓｕｔｉｌｉｚｅｓｍｉｃｒｏｂｌｏＡＰＩｆｒｏｍＳｉｎａａｎｄｃａｒｒｉｅｓｏｕｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｏｎＣｈｉｎｅｓｅｐｐｙｇｙ，，ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｂｌｏ．Ｗｅｃｏｍａｒｅｏｆｔｈｒｅｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｃｏｎｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｌｅｘｉｃｏｎａｎｄｔｈｅｈｂｒｉｄｍｉｃｒｏｐｇｐｙ，ｗａｒｏａｃｈｏｖｅｒｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｕｓｉｎＳＶＭ，ｒｅｓｅｃｔｉｖｅｌ．ＴｈｒｏｕｈｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓｅｆｉｎｄｔｈａｔＳＶＭｂａｓｅｄｐｐｇｐｙｇｐ，ａｒｏａｃｈａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｂｅｓｔｗｅａｎａｌｚｅｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｖａｒｉｏｕｓｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｈｉｓｈｂｒｉｄｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅｐｐｙｙｐ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｔａｒｅｔｉｎｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔａｒｅｔｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ．ＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＳＶＭｍｏｄｅｌ－－ｇｇｐｇｐｐ，ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎａｉｎａｎａｃｃｕｒａｃｏｆ６６．４６７％ｗｉｔｈｔａｒｅｔｉｎｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄａｎｉｍｒｏｖｅｄａｃｃｕｒａｃｏｆ－ｇｙｇｐｐｙ６７．２８３％ｗｉｔｈｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎｏｆｔａｒｅｔｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ．－ｇｐ：；；ＫｅｗｏｒｄｓｓｉｎａｍｉｃｒｏｂｌｏｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓＳＶＭｇｙｙ

基于词典的中文微博情绪识别

基于词典的中文微博情绪识别基于词典的中文情绪识别是通过建立情感词典库，将待分类的文本与词典中的词汇进行匹配，从而确定文本的情感极性。

情感词典库通常由正面和负面情感的词汇组成，这些词汇被分配相应的权重，以表示其对情感极性的贡献程度。

当文本与词典中的词汇匹配时，计算其与所有词汇的相似度，并根据权重得出文本的情感极性。

基于词典的中文情绪识别的实现方法主要包括以下步骤：数据预处理：对中文进行分词、去停用词等预处理操作，以消除其对情感分析的影响。

建立情感词典库：收集正面和负面情感的词汇，并分配相应的权重。

文本与词典匹配：将待分类的文本与情感词典库中的词汇进行匹配，计算其与所有词汇的相似度。

情感极性分类：根据计算出的相似度和权重，确定文本的情感极性。

基于词典的中文情绪识别可以应用于以下场景：产品评价：企业和政府机构可以通过该技术了解公众对其产品和政策的情绪反应，从而做出相应的决策。

市场调查：商家可以利用该技术进行市场调查，了解消费者对其产品和竞争对手产品的态度和看法。

舆情监控：政府机构可以利用该技术进行舆情监控，及时掌握公众对其政策和行为的反应。

基于词典的中文情绪识别的优点主要包括以下几点：算法简单：基于词典的中文情绪识别算法相对简单，易于实现和理解。

高效快速：该算法的计算复杂度较低，可以快速对大量文本进行情感分类。

准确性较高：由于情感词典库中的词汇都是经过精心挑选和实验验证的，因此该算法的准确性较高。

扩展性不足：情感词典库中的词汇数量有限，无法涵盖所有的情感表达方式，因此该算法的扩展性不足。

忽略上下文信息：该算法仅对文本中的单个词汇进行匹配，忽略了上下文信息，因此可能会出现误判的情况。

对新词无法识别：由于情感词典库中的词汇都是经过人工挑选和实验验证的，因此该算法对新出现的词汇无法进行识别和分类。

基于词典的中文情绪识别是一种重要的情感分析技术，可以应用于多个场景。

然而，该算法也存在一些缺点需要改进和完善。

未来可以通过引入深度学习等技术来提高算法的准确性和扩展性。

微博网络数据的情感分析方法及效果评估

微博网络数据的情感分析方法及效果评估随着社交媒体的兴起和迅猛发展，微博成为了人们获取信息、表达情感以及交流观点的重要途径之一。

在微博平台上，大量用户通过撰写和发布微博来表达自己的情感和观点，这些信息蕴含着丰富的情感内容。

因此，情感分析成为了研究者们关注的热点领域之一。

本文将探讨微博网络数据的情感分析方法以及评估效果的指标和方法。

一、微博网络数据的情感分析方法1. 基于词典的方法基于词典的情感分析方法是最简单和常见的方法之一。

该方法假设每个词语都有情感倾向，通过构建情感词典并根据每个词语的情感倾向对微博文本进行情感判别。

常用的情感词典有Liu等人的情感词典和HowNet的情感词典等。

2. 基于机器学习的方法基于机器学习的情感分析方法能够自动学习和捕捉微博文本中的情感特征。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和随机森林等。

这些算法需要先将微博文本进行特征提取，如n-gram模型和词袋模型等，然后训练分类器进行情感分析。

3. 基于深度学习的方法随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的情感分析方法逐渐兴起。

深度学习方法能够通过构建深层神经网络模型，利用词嵌入和注意力机制等技术对微博文本进行情感分析。

常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

二、效果评估指标为了评估情感分析方法的效果，研究者们通常采用以下指标进行评估。

1. 精确度（Precision）精确度是指情感分析准确判别的正例（情感类别为正）的比例。

计算公式为：精确度 = 正确判别的正例个数 / （正确判别的正例个数 + 错误判别的正例个数）。

2. 召回率（Recall）召回率是指情感分析正确判别的正例（情感类别为正）占总的正例个数的比例。

计算公式为：召回率 = 正确判别的正例个数 / （正确判别的正例个数 + 未能正确判别的正例个数）。

3. F1值F1值是精确度和召回率的加权调和平均值，能够综合考虑二者的指标。

中文微博情感分析研究综述

周胜臣瞿文婷石英子施询之孙韵辰
（上海大学悉尼３－商学院上海２０１８与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文
微博文本情感分析分为三类任务：文本预处理、情感信息抽取和情感分类，对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取，将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外，从微博网站数据构成的角度出发，对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状，并提出今后的研究方向。关键词
中图分类号
中文微博情感分析情感信息抽取
ＴＰ３９１文献标识码Ａ
情感分类
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１３．０３．０４３
ｏＶＥＲＶＩＥＷｏＮＳＥＮＴＤ江ＥＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＣＨＩＮＥＳＥＭＩＣＲｏＢＬｏＧＧＩＮＧ
ｔｈｅｐａｐｅｒ，ｗｅｓｕｍｍａｒｉｓｅｔｈｅｓｔｕｄｉｅｓｉｎｌｉｇｈｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ．ＷｅｄｉｖｉｄｅｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅｍｉｅｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔ

基于话题自适应的中文微博情感分析

（ｓｕｃｈａｓ“ ｓｈｏｒｔ ”ａｎｄ“ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ’ ’ 、ｂｒｉｎｇｓｏｍｅｎｅｗｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｔｏａｎａｌｙｚｅｉｔｓｓｅｎｔｉｍｅｎｔ．ＳｏｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｓｔｕｄｙｏｎＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｅｍｏｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｔａｐｒｅｐｒｏｎｔｉｍｅｎｔａｌｌｅｉｃｘｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｏｐｉｃａｄｊｕｎｃｔｉｏｎ．Ｉｎａｄｄｉｔｏｎ，ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｏｖｅ１ｅ —
ＡｂｓｔｒａｃｔＲｅｃｅｎｔｌｙ，ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｖｅｒｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｓｇｒａｄｕａｌ — ｌｙｂｅｃｏｍｅａｎｅｗｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｅｔｙｐｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇ

基于中文在线评论的产品特征提取与情感分析研究

基于中文在线评论的产品特征提取与情感分析研究一、内容简述随着互联网的普及和发展，网络评论已经成为了衡量产品受欢迎程度和产品质量的重要指标。

然而由于网络评论中存在大量的虚假、重复和无关信息，因此对这些评论进行有效的特征提取和情感分析显得尤为重要。

本文旨在研究如何从中文在线评论中提取关键产品特征，以及如何对这些特征进行情感分析，从而为企业和消费者提供有价值的参考信息。

首先本文将对中文在线评论数据进行预处理，包括去除无关信息、停用词过滤和词干提取等。

接下来本文将尝试提取文本中的关键词、主题和观点等关键产品特征。

为了提高特征提取的准确性和可解释性，本文还将采用多种机器学习和自然语言处理技术，如文本分类、聚类、主题模型和情感词典等。

在完成特征提取后，本文将对这些特征进行情感分析，以了解用户对产品的喜好和不满。

为了实现这一目标，本文将采用情感词典构建方法，根据预先定义的情感极性对文本进行情感分类。

此外本文还将探讨如何利用深度学习方法(如循环神经网络和长短时记忆网络)进行更准确的情感分析。

1.1 研究背景和意义随着互联网的普及和发展，网络评论已经成为了人们获取信息、了解产品和企业的重要途径。

尤其是在电子商务领域，产品评论对于消费者购买决策具有重要的影响。

因此对产品评论进行有效的情感分析和特征提取，有助于企业更好地了解消费者的需求和喜好，从而提高产品质量和服务水平。

中文在线评论作为一种新兴的数据来源，具有丰富的信息量和较高的可信度。

通过对中文在线评论进行情感分析和特征提取，可以挖掘出潜在的市场机会和竞争优势，为企业的产品研发、市场营销和品牌建设提供有力支持。

同时这也有助于提高中文自然语言处理技术的研究水平，推动相关领域的发展。

然而目前针对中文在线评论的情感分析和特征提取研究还存在一定的局限性。

例如现有方法往往过于依赖于人工标注的数据集，难以覆盖大量的实际场景；此外，针对中文语境的特点，如歧义消解、词性标注等方面仍存在较多的技术挑战。

中文微博情感分析中主客观句分类方法

４０００５４）
（重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆
摘
要：采用朴素贝叶斯分类器对微博语句的主客观分类问题进行研究。首先分析微博文
本和其他文本的主要区别，并针对微博文本的表述特点提取一些主客观线索特征，然后对２．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｒａｐｉｄｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｎｕｍｂｅｒｏｆｍｉｅｒｏｂｌｏｇｕｓｅｒｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｎｍｉ－ｃｒｏｂｌｏｇｄａｔａｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｔｈｅｉｆｒｓｔｓｔｅｐｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｉｓｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ
ｓｅｌｅｃｔｓｏｍｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｅｘｉｃａｌｃｌｕｅｓｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅ２－ＰＯＳ
ＰＯＳ模式的最佳选取方式进行研究，最后以特征词和主客观线索做语义特征，２－ＰＯＳ模式做语法特征，采用朴素贝叶斯分类器分别研究它们对分类结果的影响。实验结果表明，同时考虑语义特征和语法结构特征的分类效果比仅考虑一种特征时要好。

微博用户分类与情感分析技术的研究与应用方法

微博用户分类与情感分析技术的研究与应用方法随着社交媒体日益普及，微博成为了人们表达想法、分享生活的重要平台。

随之而来的是大量的用户生成的内容，这些内容对于企业、政府以及个人都具有重要的价值。

因此，对微博用户进行分类和情感分析变得尤为重要。

本文将介绍微博用户分类与情感分析技术的研究与应用方法。

一、微博用户分类方法微博用户分类旨在将大量的微博用户划分为不同的类别，以便更好地了解用户的行为模式和兴趣。

常用的微博用户分类方法有以下几种：1.基于社交网络分析的用户分类：这种方法利用社交网络中用户之间的关系和连接进行用户分类。

通过分析用户之间的互动关系、转发、评论等行为，可以发现用户之间的社交圈子，从而将用户划分为不同的类别。

这种方法可以帮助企业更好地了解用户的社交行为，进而进行有针对性的营销和推广。

2.基于文本内容分析的用户分类：这种方法通过对用户发布的微博内容进行语义分析，挖掘出用户的兴趣和关注点，从而将用户划分为不同的类别。

通过分析用户发布的关键词、话题和情感词汇等，可以了解用户的主要兴趣和情感倾向。

这种方法可以帮助企业更好地了解用户的需求和偏好，进而进行个性化的产品和服务推荐。

3.基于机器学习方法的用户分类：这种方法利用机器学习算法对用户行为数据和文本内容进行特征提取和分类，从而将用户划分为不同的类别。

常用的机器学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树等。

这种方法通过训练模型，可以自动学习用户的特征和行为模式，从而实现对用户的分类。

二、微博情感分析技术微博情感分析旨在根据用户发布的微博内容，分析出用户的情感倾向，包括积极、消极和中性。

常用的微博情感分析技术有以下几种：1.基于词典的情感分析：这种方法利用情感词典，将用户发布的微博内容中的词语与情感词典进行匹配，统计积极词语和消极词语的数量，从而判断用户的情感倾向。

虽然这种方法简单直观，但由于没有考虑到语义的复杂性，所以精度有限。

2.基于机器学习方法的情感分析：这种方法利用机器学习算法对用户发布的微博文本进行特征提取和情感分类。

基于微博话题的情感分析模型的研究

基于微博话题的情感分析模型的研究
中文微博情感分析旨在提取网民对于热点时事的倾向、观点和看法。对社交平台文本进行的情感分析任务可以获得国内网民的情感状态,因此在政府舆情控制、公司产品营销、民意调查等许多方面发挥着重要作用。现如今随着互联网技术的发展,网民对于微博、微信为代表的社交平台变得愈发依赖,中文微博情感分析的现实意义也变得愈发重要。但在现在的网络大环境下,人们表达自己观点和情绪的新生网络词语越来越多,方式越来越丰富。可能一句话里面就同时包含了汉语、英语、网络流行语与表情符号。加之,网络流行语常常以反讽的语气居多。传统的情感分析模型已经不再能满足现微博环境下的情感分析需求了。本文将基于现微博环境,对传统情感分析模型做以改进,提出了一个基于微博话题的细粒度情感分析模型。本论文现有的工作主要有以下三个部分:1.基于传统中文微博情感分析模型,结合对象级情感分析思想,在原有模型基础上做了改进并提出了新模型。使其能够胜任针对微博话题词的情感分析任务。2.在文中提出新模型的基础之上,通过改进注意力机制策略和加入语言学知识两种方式对模型进行改进,提高模型的正确率。3.以文中提出的新模型为核心,结合现实应用环境计有相应的对比实验。通过实验结果表明,本文所提出的模型,在手动获取以及公开评测数据集上有着良好的表现,在基于微博话题词的情感分析任务中有着较高的性能。

基于lda的文本情感分析

本科毕业设计（论文）学院(部)计算机科学与技术学院题目基于lda的文本情感分析年级2014专业信息治理与信息系统班级14信管学号1427402014姓名何聪指导老师严建峰职称副教授论文提交日期2019年5月19日目录摘要 (1)前言 (3)第一章概述 (5)1.1情感分析概述 (5)1.1.1主要研究内容 (5)1.1.2文本情感分析的分类 (6)1.1.3主题模型在情感分析中的应用 (7)1.2国内外研究现状 (7)1.3本文内容安排 (8)第二章数据预处理 (10)2.1概述 (10)2.2分词以及简繁体转换 (10)2.3去除停用词 (10)2.4抽取情感信息 (11)2.4.1情感词典的构建 (11)2.4.2抽取情感信息 (11)2.4.3数据 (12)2.5本章小结 (12)第三章 LDA建模 (13)3.1LDA概念 (13)3.1.1概率主题概念的提出 (13)3.1.2LDA模型 (14)3.2试验 (16)3.2.1划分数据集 (16)3.2.2数据词典 (16)3.2.3向量化 (17)3.2.4使用TF-IDF作为特征值 (17)3.2.5LDA模型训练 (19)3.3本章小结 (20)第四章 SVM分类 (21)4.1SVM概念 (21)4.1.1线性分类 (22)4.1.2软间隔最大化 (23)4.1.3非线性支持向量机 (24)4.2本文中的SVC (26)4.2.1算法描述 (26)4.3试验 (28)4.3.1特征选取 (28)4.3.2数据转换 (28)4.3.3将数据随机分为训练集和测试集 (29)4.3.4SVM训练和预测 (29)4.3本章总结 (30)第五章贝叶斯分类 (31)5.1概念 (31)5.2贝叶斯定理 (31)5.2.1简朴贝叶斯 (31)5.2.2伯努利模型 (32)5.3本文中的简朴贝叶斯 (32)5.3.1算法描述 (32)5.3试验 (33)5.3.1特征选取 (33)5.3.2向量化 (33)5.3.3简朴贝叶斯分类训练 (34)5.3.4测试 (34)5.3.5准确率 (35)5.4本章总结 (35)第六章总结与展望 (37)6.1本文主要内容总结 (37)6.2存在的问题以及未来展望 (37)参考文献 (39)致谢 (40)摘要互联网的快速进展让各类社交媒体与日俱增，人们在网络上发表各种各样的评论、博客等信息。

基于情感分析的微博舆情分析与预测研究

基于情感分析的微博舆情分析与预测研究微博作为一种社交平台，已经成为人们重要的信息获取途径。

许多人会在微博上发表自己的各种情感和观点，这导致微博上的舆情变得复杂，舆情的预测和分析变得尤为重要。

本文将探讨基于情感分析的微博舆情分析与预测研究。

一、情感分析的概念和原理情感分析，英文名称叫做Sentiment Analysis，是指对文本进行情感倾向分析的技术。

在这个技术中，文本可以是一条微博、一篇新闻或者一篇评论等形式。

情感分析的原理是基于自然语言处理技术和机器学习模型，对文本中的情感进行分类分析，最终得到正面、中性、负面情感的程度。

情感分析是一项非常重要的技术，它可以解决文本主观意见的识别和分析问题，让我们在了解舆情变化和分析用户情感时更加准确、可靠、高效。

二、微博舆情分析的意义和必要性微博是一种新兴的社交媒体，每天都有数以万计的用户发布各种各样的微博，其中包含了大量的用户情感和观点。

微博上涌现的各种舆情，既可以影响人们的思想和决策，也会对政府和企业的形象产生巨大的影响。

舆情分析能够帮助政府、企业以及个人更好地理解社会态势和舆情趋势，以更有针对性、更加准确的方式做出反应，制定更加科学的决策，做好风险预防和管理。

三、基于情感分析的微博舆情分析和预测方法1.数据采集对于微博情感分析和预测，数据的采集极其重要。

一方面需要获取尽可能多的微博数据，另一方面需要保证微博数据的质量和可靠性。

数据的来源可以是微博的官方数据、第三方数据平台或者自建数据爬虫。

2.情感分析情感分析是微博舆情分析和预测最关键的一步，情感分类器的优劣将会直接影响到分析的准确性和精度。

情感分类器一般采用基于机器学习的方法，训练表情向量空间中，从而对新的微博进行分类。

3.舆情分析舆情分析是指通过对微博情感的分析，对舆情危机进行处理。

具体的方法和技术包括：基于传播模型的转发网络分析、基于聚类算法的舆情主题挖掘分析等。

4.舆情预测舆情预测是指通过对过去的舆情数据进行分析，预测未来的舆情走向。

高校微博话题的情感分析

高校微博话题的情感分析翁捷;宋正荣;李旸【摘要】Micro-blog is an information exchange platform now popular, including a great number of students. As an aspect of public opinion monitoring of college students, by using Data Mining methods for sentiment analysis on micro-blog topic, in the control of information communication situation, forecast the trends of students work can play a big role .%微博是现在深受欢迎的信息交流平台，其中包括着大量的学生用户。

作为对高校学生舆情监控的一个方面，通过数据挖掘的方法对微博话题进行情感分析，在高校掌控学生信息交流状况、预见话题演变趋势等工作上都能够起到很大的作用。

【期刊名称】《铜陵学院学报》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】3页(P108-109,128)【关键词】微博;情感分析;数据挖掘【作者】翁捷;宋正荣;李旸【作者单位】安徽农业大学，安徽合肥 230036; 铜陵学院，安徽铜陵 244000;铜陵学院，安徽铜陵 244000;安徽农业大学，安徽合肥 230036【正文语种】中文【中图分类】TP311一、引言在2011年1月发布的《第27次中国互联网络发展状况统计报告》里，中年和青少年成为了网民的最主要组成部分，而其中大多数是在校大学生。

微博作为一种信息交流平台，以其短小精悍、传播速度快、用户交互性强等优势，逐步成为人们喜爱的信息交流空间。

高校是一个充满活力的场所，不仅仅在校学生，很多老师、部门也都开始使用微信参与学生和学校的话题交流。

基于主题情感混合模型的无监督微博情感分类

基于主题情感混合模型的无监督微博情感分类随着互联网的兴起,带动了以微博为主的社交网络平台的快速发展,微博评论文本呈指数型增长,从海量评论文本中挖掘的情感信息
在商业策划与社会应用中的价值越来越大,与此同时,依托计算机的
无监督微博情感分析技术应运而生。

与传统文本情感分析不同的是,微博评论文本在情感表达上有其独特之处,微博评论有一定的字数限制,短文本评论居多且数量规模大,易出现文本语法不规范、频现网络新词等现象。

故本文针对微博文本以上特点开展研究,构建一个面向微博文本的领域情感词典,提出一种基于BTM主题模型的无监督微博情感分类模型(W-BSTM)。

本文所构建的微博文本领域情感词典包含基础情感词典、网络用语情感词典、表情符号情感词典和领域扩建情感词典四部分。

在现有情感词典基础上构建了一个二分类基础情感词典;通过观察与整理构建了针对文本中网络词语和表情符号的情感词典;使用基于HowNet语义计算方法建立微博领域的扩展词典,收集那些
在传统文本中无情感倾向在微博文本表述中含情感倾向的词。

W-BSTM 模型是在BTM模型的基础上增加情感层,融合权重模型,形成无监督
的“主题-情感-词汇”三层贝叶斯主题情感混合模型,在保留BTM模型原有优越性的同时,综合考虑每个特征词在情感分类中的重要程度,提取文本情感信息,并通过实验将该模型与其他主题情感分类模型对比,证明了该模型在短文本情感分类上有着较好的效果。

最后使用微博爬虫技术获取新浪微博评论文本,将本文构建的情感词典和W-BSTM 模型实际运用于微博评论情感分析中,验证本文所提出的基于主题情
感混合模型的无监督微博情感分类方法的有效性与可行性。

基于大数据分析的微博用户情感分析模型研究

基于大数据分析的微博用户情感分析模型研究随着社交媒体的普及和发展，微博作为中国最具影响力的社交媒体平台之一，每天都吸引着大量用户在上面发布和分享信息。

这些信息包含了各种用户情感和观点，对于企业、政府和个人来说，了解和分析微博用户情感是制定决策和改进产品的重要依据。

因此，基于大数据分析的微博用户情感分析模型的研究变得尤为重要。

微博用户情感分析模型的研究旨在通过分析微博用户在发表内容中所表达的情感、观点和态度，以此推测和理解用户的情绪状态和对特定事件的态度。

这一模型可以帮助用户识别和管理情感，并为企业和政府提供情感数据支持，以帮助其做出更明智的决策。

基于大数据分析的微博用户情感分析模型主要包括以下几个关键步骤：数据收集、情感分类、情感特征提取和情感分析。

首先，数据收集是构建微博用户情感分析模型的第一步。

通过API接口或者网络爬虫，可以获取到大量微博用户发布的内容和相关信息。

这些数据是模型研究的基础，因此数据的质量和多样性对于模型的准确性和可靠性非常重要。

其次，情感分类是微博用户情感分析模型的核心环节之一。

通过机器学习算法，可以将用户的微博内容分类成积极、消极或中性等不同情感倾向。

常用的分类算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、决策树等。

这些算法可以通过训练样本学习用户情感的特征和规律，并预测未知样本的情感分类。

接下来，情感特征提取是微博用户情感分析模型的重要环节之一。

通过文本挖掘技术和自然语言处理技术，可以从文本中提取出表达情感的特征词汇、词频、词序等信息。

这些特征信息可以帮助模型更好地理解用户情感表达的方式和模式，并提高模型的准确性和稳定性。

最后，情感分析是微博用户情感分析模型的最终目标。

通过对用户情感特征的分析和整合，可以得出用户在特定事件或话题上的整体情感倾向。

这种情感分析可以帮助企业和政府了解用户舆论和态度，以及产品在市场上的表现和声誉。

基于情感分析的微博舆情态势分析

基于情感分析的微博舆情态势分析在当今互联网时代，微博已成为人们直接获取信息、表达观点的重要平台之一。

而微博上的舆情分析更是在许多方面都起到了不小的作用。

在这样的背景下，基于情感分析的微博舆情态势分析便成为了愈来愈重要的研究方向。

一、研究意义作为信息传播的主要渠道之一，微博已经成为许多人获取资讯的重要途径。

而对于舆情方面的研究，则更是对于政府、企业、社会以及个人等方面都有着不可忽视的意义。

基于情感分析的微博舆情态势分析，更能够从微观层面上反映出人们情感的变化、舆情的演化，进一步指导有关方面制定相应的决策。

二、研究方法基于情感分析的微博舆情态势分析，通常是从文本分析、情感分类和情感量化等方面入手的。

具体来讲，文本分析是指对微博内容进行有效筛选和整理，清晰地区分出正负情感表达或态度倾向等；情感分类则是对于微博内容进行情感分类和定量化；情感量化则是将情感进行量化，可以采用情感极性、情感程度、情感强度等指标来描述情感。

三、研究应用基于情感分析的微博舆情态势分析的应用范围广泛。

在政府层面上，可以用于分析民众对于社会热点事件的态度与看法，进而调整政策措施，提高政府的决策效能；在企业层面上，可以用于了解消费者对于产品服务的感受与评价，定位自身品牌形象与市场竞争策略；在个人层面上，可以用于分析自身电商店铺和社交媒体账号的运营优化，提高受众口碑和市场份额。

四、研究前景基于情感分析的微博舆情态势分析已经成为了舆情分析的重要研究手段之一。

随着人工智能技术、自然语言处理技术等领域不断升级完善，未来又将带来另外的技术和方法创新。

相信在未来，基于情感分析的微博舆情态势分析将会更加成熟和深入，产生更为精确的分析报告，为我们理性看待舆情事件提供更多的依据。

总之，基于情感分析的微博舆情态势分析对于了解社会舆情走向、分析民意倾向及发掘潜在需求，都有着不可估量的重要性。

我们应该在实践中不断完善分析方法，推广这种研究的应用，更好地促进社会进步和人民福祉。

中文微博情感分析系统LTLAB上海交通大学中德语言技术联

基于标点符号的特征：问号的数量和感叹号的数量句中评价词的个数纯粹表达主观意愿词的个数。评测要求纯粹表达主观意愿的句子
不算作观点句。针对这一要求，我们人工收集了一些纯粹表达主观意愿词（如“祝愿”），并将句中该类词的数量作为一个特征
根据实验结果，人工调整了个别特征的权重，调低了分类器判分的阈值
简介
在本届评测设立的3个评测任务中，LTLAB分别参加了任务1（观点句识别）和任务3（情感要素抽取）。
对于任务1：采用了基于分类器的方案，特征抽取时考虑到了多种词性和句法特征。
对于任务3：参评系统结合了基于分类器的抽取和基于模板的抽取两种方案，考虑到了词的统计信息和微博特有的话题信息。
• 机器学习方法+后续规则过滤是析，速度受到限制，不利于扩
行之有效的方法。
展
来自网络和评测数据样例的评价词词典加入正则表达式模板，如“丢.{1,4}的脸”可以匹配“丢我的
脸” 对于抽取出的评价词，首先设定初始评价极性为词典中的极性；
然后向前一个范围内寻找是否含有表否定的词语，如“不”、 “没有”等，每找到一个词就对当前评价极性进行一次反转。
2. 观点句识别
基于VFI（Voting Feature Interval）分类器进行二值分类，正例即为观点句：
4. 总结
经验
不足
• 两个任务中都使用到了VFI分类 • 评价词抽取采用了较简单的词器，在保证准确率变化不大的典匹配的方法，未考虑到上下情况下获得了较高的召回率。文
• 构建适合网络语言的分词词表 • 人工收集词典的方式过于低效，和情感词典较大程度的改善了不利于扩展
结果。
• 系统依赖于完整的依存句法分
3. 情感要素抽取

在线中文评论情感分类问题研究共3篇

在线中文评论情感分类问题研究共3篇在线中文评论情感分类问题研究1近年来，随着网络的普及和社交媒体的流行，越来越多的人开始在网络上发表自己的意见和评论。

而这些评论的内容往往涉及到很多问题，有些是对某种产品或者服务的评价，有些是对某个事件或者新闻的看法，还有些是对他人的言论的回复和反驳。

这些评论不仅反映出了作者的观点和情感，同时也对读者和社会产生了一定的影响。

因此，对于这些评论的情感分类问题一直是自然语言处理和人工智能领域的热点之一。

情感分类是指将一个文本分为积极、消极或者中立三类的任务。

在实际应用中，情感分类可以用于品牌管理、舆情监测、政治选举等领域。

但是，中文评论的情感分类相对于英文评论更加困难，主要体现在以下三个方面：一、中文语言的特点。

相比于英文，中文语言更为复杂，包括语法上的特点和语义上的特点。

中文有着复杂的词组、成语和俗语，对中文分词、词向量表示等技术提出了更高的要求。

二、情感词汇的特点。

中文情感词汇的数量和种类非常丰富，包括形容词、动词、名词等，同时也包括许多特定的词汇和表达方式。

因此，在识别中文评论的情感极性时，需要通过相关的情感词典和情感规则来进行判断。

三、主题词汇的干扰。

很多中文评论都包含了多个主题词，而这些主题词的情感极性可能相互干扰，导致最终分类结果的不准确。

针对以上问题，目前研究者们提出了很多解决方案。

其中，基于机器学习的方法是比较常见的，常用的模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等。

此外，近年来，深度学习的技术也被应用到情感分类领域。

其中，卷积神经网络和循环神经网络是比较常用的深度学习模型。

除了以上的方法外，还有一些比较实用的技巧和方法，可以有效地提高中文评论情感分类的准确率。

比如，可以使用情感词汇表、主题词汇表以及情感规则来进行分类。

此外，还可以利用情感不一致性分析、情感聚类分析等方法来提高分类的准确度。

总之，在线中文评论情感分类问题是一个非常有挑战性的研究领域。

基于深度学习的微博情感分析研究

基于深度学习的微博情感分析研究随着互联网的迅速发展,社交网络服务(SNS)呈现爆炸式增长,越来越多的人开始习惯于通过微博来表达他们的观点和情感。

对微博平台上海量的文本进行情感分析与挖掘具有巨大的应用价值,近年来成为一个新的研究热点。

传统的文本情感分析方法需要依靠纷繁复杂的特征工程,且难以适应微博文本简洁、多样、不断变化等特点。

近年来,深度学习技术在自然语言处理领域取得了越来越广泛的应用,本文利用深度学习技术对现有的微博情感分析模型和方法进行优化改造,设计了两种深度学习模型:首先,考虑到微博句子中的每个单词对句子整体情感表达的重要程度不同,将注意力机制(Attention Mechanism)运用到基于双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit,BGRU)的神经网络中,设计了一种 BGRU-Attention 神经网络模型。

BGRU能够有效捕获文本长相关性特征,注意力机制可以在模型合成高层情感特征时,给予重要单词更高的权重,而且有利于提高深度学习模型的可解释性。

实验证明,BGRU-Attention模型在英文微博情感倾向性分析问题上,相较于传统的基于支持向量机的模型和其它深度学习模型有更好的效果。

对Attention层进行可视化表明,模型选择了情感倾向性更强的单词给予了更高的权重。

另外,本部分还组织了多组对比实验,探究预训练词向量的质量对BGRU-Attention模型效果的影响。

然后,针对BGRU神经网络对细粒度情感分类效果有限的问题,结合基于双向门控循环单元的神经网络和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),设计了一种BGRU-CNN神经网络模型。

将BGRU和CNN的优点结合起来,利用CNN 来强化局部重要特征的捕捉和提取,增强BGRU的健壮性。

并采用层次结构分类方法进一步提高了模型在细粒度微博情感分类任务上的效果。

微博舆情分析报告

微博舆情分析报告1. 引言近年来，随着社交媒体的快速发展，人们对于舆情分析的需求不断增加。

作为最大的中文社交媒体平台之一，微博扮演着重要的角色。

本文将对微博上的舆情进行分析，通过收集和分析用户在微博上的发言，揭示其中蕴含的信息和趋势，为决策者提供参考。

2. 数据收集为了进行舆情分析，我们首先需要收集微博上的相关数据。

可以通过以下步骤进行数据收集： 1. 确定分析的对象和关键词：根据研究目的，确定要分析的微博主题和相关关键词。

2. 使用微博开放平台API：通过微博开放平台提供的API，获取与关键词相关的微博数据。

3. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复和无关的内容，并按照时间和其他相关信息进行排序。

3. 文本分析在收集到微博数据后，我们需要对文本数据进行分析，以揭示其中的舆情信息。

以下是一些常用的文本分析方法： 1. 情感分析：通过使用自然语言处理技术，对微博文本进行情感分类，判断其中的情感倾向，例如正面、负面或中性。

2. 关键词提取：识别微博文本中的关键词和热点话题，帮助我们了解用户关注的焦点和讨论话题。

3. 主题模型：使用主题模型技术对微博文本进行聚类分析，找出其中的主题和相关性，以便更好地理解用户的观点和意见。

4. 可视化分析为了更好地呈现舆情分析的结果，将数据可视化是一种常见的方法。

以下是一些常用的可视化方法： 1. 情感分布图：通过绘制情感分布图，可以直观地展示微博文本中的情感倾向，帮助我们了解用户对于某一话题的整体情绪。

2. 关键词云图：将关键词绘制成词云图，可以显示用户关注的热点话题和关键词，帮助我们把握舆情中的重点词汇。

3. 时间趋势图：通过绘制时间趋势图，可以展示微博舆情随时间的变化，帮助我们观察到微博话题的发展和变化。

5. 结论通过对微博舆情的分析，我们可以得出以下结论： 1. 用户情感倾向：通过情感分析，我们可以了解用户对于某一话题的情感倾向，帮助我们更好地了解用户需求和态度。