中文微博情感评测报告.ppt
中文微博情感分析系统LT六B上海交通大学中德语言技术联复习课程
1. 预处理
预处理过程主要进行句子的分词、句法分析、以及评价词抽取。 鉴于微博文本的特殊性，预处理不直接对整句操作，而是将每个句
子划分成四种不同的成分：
URL 用户名及转发标志：变现为：“@ + 用户名”，或“|| @ + 用户名” 话题：即一对“#”包裹的非空格字符 正常文本信息
分词和句法分析
分词使用了中科院的分词系统ICTCLAS，句法分析使用了Stanford Parser。 为了改善分词效果，评测小组成员从网络和评测样例数据中收集了一部
分常用网络用语，加入用户词典中。
1. 预处理
评价词抽取
基于评价词词典对词或词组进行匹配 分为正面评价词词典和负面评价词词典 词典来源由3部分构成：Hownet情感词集合、NTUSD情感词集合、
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
3. 情感要素抽取
主要使用基于分类器的方法，辅以基于模板的方法。使用评价 对象与评价词间的位置关系判别极性。
分类器同样采用VFI分类器。对于一条微博，首先抽取其中的 候选评价对象，然后对于微博中的每个观点句，分别判断每个 候选评价对象是否是其正确评价对象。
中文微博情感分析系统LTLAB
上海交通大学中德语言技术联合实验室
报告人：周霄
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。
4. 总结
谢谢！
基于词性的特征。选取了在观点句中常出现的词性或词性组合作 为特征，如：连词个数、代词个数、副词+形容词个数、“不”+ 形容词个数等等
PowerPoint Template - 中国计算机学会中文信息技术专业委 …
2.话题型微博语言特点
2.4 口语色彩浓重，情感因子颗粒度大
微博具有浓重的口语色彩，体现句子观点的情感因子 颗粒度加大，往往不再是词，而是短语。 （1）#90后暴打老人#什么玩意了。 （2）#官员财产公示#有个鬼用，公示出来的也要有人信吖 ？
2.话题型微博语言特点
别（严格）
评价对象识 别（宽松）
0.303
0.387
0.275
0.356
0.288
0.371
0.305
0.391
0.265
0.344
0.278
0.359
4.实验和分析
4.2 存在的问题
（1）在观点句及其极性的识别上，由于规则方法本身的限 制，使得我们建立的情感词典和规则库很难覆盖全部语言 现象和微博全部的语料。 #彭宇承认撞了南京老太#这事儿还有人信啊... （2）对微博语料进行预处理时，由于分词错误使得一些词 不能与情感词典中的词条匹配，因而造成了观点句识别上 的流失 #皮鞋果冻#以前敢吃，现在不敢吃了，想想都好恶心
2.话题型微博语言特点
2.1 句子简短，单句多
微博有字数限制，因而往往短小。话题型微博又因为有 一个明确的话题，话题型微博中句子相对简短，单
句居多。
文体形式 语言舆情评论 文 话题型微博 文本数 汉字数 句子数
平均句长
（字） 38.06 20.11
400 20
简介 话题型微博语言特点
话题型微博情感分析采取的 策略
实验和分析 启示和思考
3. 话题型微博情感分析采取的策略
整体思路：
情感分析，目前主要有两种基本方法。一种是基于语义 的词典及规则方法，一种是基于标注语料的机器学习方 法。 我们主要采取的是基于语义的词典加规则的方法，针对 话题型微博，我们主要采用了加大情感因子颗粒度，构
微博社区情感分析模型研究
微博社区情感分析模型研究一、引言现在的社交媒体已经成为了人们互动交流的主要平台之一，人们通过微博等社交媒体平台分享自己的生活、工作和情感，因此，微博社区的情感分析就显得非常重要。
情感分析是指对社交媒体上的文本、图片、音频等数据进行自然语言处理，从中提取出主观情感信息的过程。
本文将基于微博社区的情感分析模型进行研究，分析其方法、应用和发展前景。
二、微博社区情感分析的方法微博社区情感分析的方法可以分为两类：基于规则和基于机器学习。
1. 基于规则的方法基于规则的方法是一种传统的情感分析方法，主要是通过人工抽取出文本中的关键词和句子，识别出其中的情感，然后进行统计计算。
这种方法的优点是易于理解和实现，可以进行精细的调整。
但是，它无法适应不同场景和语言环境，并且需要耗费大量的人力和时间。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是一种快速发展的情感分析方法，主要是通过训练分类器，自动提取出文本中的特征，从而识别情感。
这种方法的优点是可以适应不同场景和语言环境，而且可以自动优化模型提高准确率。
但是，它需要大量的数据和算力，并且需要对分类器的泛化能力进行考虑。
三、微博社区情感分析的应用微博社区情感分析的应用非常广泛，主要包括以下几个方面。
1. 舆情监测与预警微博社区情感分析可以帮助企业、政府和媒体了解公众对事件、产品和服务的看法和反应，从而及时进行调整和改进。
例如，某公司推出一款新产品，在微博上引起了极大争议，通过情感分析，公司可以及时了解公众的反应和需求，然后进行针对性的产品调整和宣传。
2. 意见领袖挖掘和影响分析微博社区情感分析可以帮助企业、政府和媒体发现对某事件、产品和服务有影响力的意见领袖，了解他们的观点和行为，从而帮助企业和政府制定更加有效的公关和营销策略。
例如，某汽车品牌推出了一款新车型，在微博上引起了一些知名意见领袖的关注，通过情感分析，品牌可以发现这些意见领袖对产品的评价和建议，然后进行有针对性的宣传和交流。
微博话题的情感分析方法研究
微博话题的情感分析方法研究随着社交媒体的发展，微博已经成为了人们交流和获取信息的重要平台。
大量的用户在微博上发布各种话题，这些话题不仅反映了人们的兴趣和关注点，也涵盖了各种情感和态度。
情感分析是一种重要的技术，可以帮助我们准确地了解微博用户的情感和态度。
本文将从数据来源、情感分类和分析方法三个方面介绍微博话题的情感分析方法研究。
一、数据来源微博是一个大规模的社交媒体平台，每天都有数以亿计的用户在其中互动交流。
对于情感分析来说，数据来源是一个至关重要的问题。
目前，微博情感分析的数据来源主要有两种方式。
第一种是手动标注，这种方式需要大量的人力和时间成本。
实现手动标注需要选取一些语料样本，对每个样本进行情感标注。
然后通过人工阅读微博内容，对数据样本进行情感标注。
虽然这种方式可以确保情感分类的准确性，但时间成本和标注人员的标注一致性等问题限制了手动标注的普及和应用。
第二种是使用自动标注技术。
自动标注技术可以大量减少标注成本。
常见的自动标注技术包括基于情感词典的方法、基于词向量的方法等。
其中，情感词典是一种包含了各种情感词汇和其情感极性的词典。
基于情感词典的方法主要是将文本中的每个词汇与情感词典进行匹配，然后统计每个词汇的情感分数，最终通过加权和的方式将文本情感得分计算出来。
基于词向量的方法则采用机器学习算法对训练数据进行学习，然后对测试文本分词并生成词向量表示，再使用分类器进行情感分类。
二、情感分类情感分类是微博情感分析的核心部分。
情感分类主要是将文本分为积极、消极和中性三类。
其中，积极和消极类别是情感分类的两个重要方面。
情感分类的实现需要采用一些自然语言处理技术。
常见的情感分类技术包括基于词典的方法、机器学习算法和深度学习算法等。
基于词典的方法是应用最为广泛的情感分类技术。
该方法主要是将情感词典中的情感词汇与待分类文本进行词汇匹配，并计算每个词汇的情感极性得分，最后根据得分总和判断文本情感极性。
机器学习算法是一种基于数据驱动的情感分类技术。
微博数据的情感分析研究
微博数据的情感分析研究随着互联网的飞速发展，社交媒体平台的崛起，如今人们获取信息的方式已经从传统的新闻媒体、电视媒体转变为更加便捷的网络平台。
微博作为国内最具活力的社交媒体之一，每天都有无数条信息在上面产生，其中蕴含着许多有价值的数据。
随着大数据技术的不断发展和应用，微博数据的情感分析研究也变得越来越受到重视。
情感分析是指通过自然语言处理技术分析文本中的情感倾向，并将其归纳为积极、消极或中性三种情感一种计算方法。
在微博数据的情感分析研究中，可以通过感情词汇库对微博文本进行自动分类，准确地测量微博文本中所表达的情感，捕捉到人们在微博上表达的态度、情感和人群情感的变化，进而获取有价值的信息。
基于这种技术，可以有效地分析和推断用户的兴趣、行为和购买意愿等信息，对企业、政府和其他组织中的营销、产品策略、危机管理等方面都具有重要的参考意义。
此外，微博数据的情感分析研究还可以应用于舆情监测和研究。
随着社交媒体的普及，越来越多的人在微博上发表自己的观点、看法，对社会热点话题、事件进行讨论和交流，这些话题和事件的变化对于社会的影响可能是巨大的。
利用情感分析技术，可以分析生成对特定话题或事件的情绪变化，比如人们对于一种产品或品牌的态度变化，或是对于一场重大社会事件的看法；同时，还可以分析构建用户信任模型、舆情分析模型，形成舆情分析的评估模型。
这些信息可以让企业和政府了解市场、社会的情况，做出相应的调整和策略安排，同时也可以为各种批评和争议提供一个客观、合理的解决途径。
同时，微博数据的情感分析研究也可以用于社会学研究、传播学研究等领域。
其中，社会学研究主要包含两个方面：第一，利用情感数据分析人们社会行为的影响因素，比如探究不同城市、不同地区人们对某种社会问题、议题的看法和态度；第二，研究人们心理变化的机制和社会网络对于个人态度等方面的影响。
以此为基础，可以分析和预测群体的意见、观念及其对于社会事件的反应，为调整社会政策等提供有益的参考意见。
微博情感分析方法研究及应用
微博情感分析方法研究及应用随着社交媒体的快速发展，人们在网络上的行为和言论也变得越来越丰富。
微博——一种富有表达性和互动性的社交媒体，成为人们传播情感和信息的新平台。
微博中蕴含的情感信息对于舆情分析和市场调研而言具有重要意义，因此，微博情感分析成为近年来热门的研究方向。
微博情感分析可以分为两大类：基于词典的情感分析和基于机器学习的情感分析。
基于词典的方法使用预先定义好的情感词典，通过对句子中的情感词出现频率和情感强度进行计算，以判断其整体情感极性。
而机器学习的方法则通过对大量已标注数据的学习，建立算法模型，进而对新的数据进行情感分类。
两种方法各有优缺点，需要在实际应用中权衡。
在具体的微博情感分析应用中，可以从多个角度进行分析。
例如，聚焦于某一特定领域或事件的舆情分析，可以从微博中提取关键词、挖掘话题热度和分析情感倾向等多方面入手，从而了解公众对事件的态度和反应，并针对不同的情况进行应对。
在市场调研方面，可以通过监测消费者在微博上的言论和反馈，了解产品的优缺点和消费者对其满意度和需求情况，从而指导企业的市场决策。
另外，在微博情感分析中，还可以结合其他技术和手段进行分析。
例如，采用文本挖掘技术，从微博中提取出和情感相关的词汇和特征；使用网络图谱分析，描绘微博中用户和话题之间的关系并进行可视化展示等。
这些技术都可以帮助分析师更好地理解微博中的情感信息，并进行更加精准的分析和预测。
当然，微博情感分析也存在着一些挑战和限制。
首先，微博平台上存在大量的网络暴力、虚假信息和假账号，这些都可能对情感分析造成干扰。
其次，由于微博本身的限制，一个句子中往往不包含过多的信息，这可能给情感分析带来一定难度。
最后，由于人们表达情感的方式千差万别，单独从一条微博中判断出其情感倾向也是一项挑战。
总之，微博情感分析是一项充满挑战和机遇的研究领域。
通过不断探索和实践，我们可以更好地理解微博中的情感信息，并为相关决策提供有力的支持。
中文文本情感分析
中文文本情感分析中文文本情感分析是一种通过计算机处理中文文本来判断其情感倾向的方法。
情感分析可以帮助我们了解人们对于特定主题或事件的态度和情绪，对于舆情分析、市场调研以及社交媒体监测等领域有着广泛的应用。
本文将从情感分析的定义、算法原理、应用案例等方面进行探讨，以帮助读者更好地理解中文文本情感分析的方法和应用。
首先，我们来看一下情感分析的定义。
情感分析，又称为情感检测或情绪分析，是一种通过计算机自动地分析文本、音频或视频等媒体中的情感意义的技术。
它的目标是识别和提取文本中的情感倾向，例如积极、消极或中性。
通常情感分析可以分为两个主要的任务，情感极性分类和情感强度判断。
情感极性分类是将文本划分为积极、消极或中性三类，而情感强度判断则是判断文本中表达的情感强烈程度。
情感分析的算法原理有多种，下面介绍几种常见的方法。
传统的方法包括基于词典的情感分析和基于机器学习的情感分析。
基于词典的方法通过查找文本中出现的情感词和修饰词来判断文本的情感倾向。
该方法的优点是简单易实现，但是受限于词典的规模和质量，对于新词、多义词以及上下文的处理较为困难。
而基于机器学习的方法则是通过训练模型来自动地学习文本与情感之间的关系。
该方法的优点是可以自动学习特征和模式，对于上下文和语境的处理更为准确，但是需要大量的标记数据进行训练。
近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的情感分析方法也得到了广泛的应用。
这些方法通常使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）或者卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来处理序列化的文本数据。
RNN适用于处理长序列的文本数据，通过引入记忆单元（LSTM、GRU等）来捕捉上下文信息。
而CNN则使用卷积操作来提取局部特征，适用于短文本的处理。
这些方法的优势在于可以自动提取文本中的语义和语境信息，对于上下文和语境的处理更为准确。
中文文本情感分析的应用非常广泛。
微博情感分析算法的研究与实现
微博情感分析算法的研究与实现随着社交媒体的普及和发展，人们在日常生活中越来越多地使用微博等社交媒体平台与朋友们分享自己的生活和情感。
由于这些信息具有实时性、全球性和海量性等特点，对于社交情感分析算法的研究和实现提出了巨大的挑战。
本文将从微博情感分析的概念和方法出发，详细介绍微博情感分析算法的研究与实现。
第一章微博情感分析的概念微博情感分析是指对微博中所包含的信息进行情感分类和情感极性分析的一种技术。
由于人们在微博中表达情感的方式多种多样，情感极性也参差不齐，对于微博情感分析来说只有掌握了一定的方法和技术才能准确地将其中的情感信息提炼出来。
第二章微博情感分析的方法微博情感分析方法可以分为基于规则和基于机器学习两类。
2.1 基于规则的微博情感分析方法基于规则的微博情感分析方法主要是通过手动构造一定的规则和规则库来进行情感分类和情感极性分析。
这种方法的优点在于可控性好，但缺点也很明显，因为人们在表达情感时使用的方式多种多样，所以无法覆盖到所有情况。
2.2 基于机器学习的微博情感分析方法基于机器学习的微博情感分析方法则是通过训练算法来识别微博中的情感信息。
基于机器学习的微博情感分析方法可以进一步分为有监督和无监督学习两类。
2.2.1 有监督学习有监督学习是指使用已经标注好的训练数据来训练分类模型，然后使用这个模型对新的数据进行分类。
具体来说，有监督学习主要分为SVM、朴素贝叶斯和决策树等算法。
这种方法需要花费大量的时间人工标注数据，但是准确度高。
2.2.2 无监督学习无监督学习是指使用未经标注的数据进行学习，自动识别相似点或聚类，并根据聚类结果进行分类。
无监督学习主要使用聚类算法，如K-Means，DBSCAN等。
这种方法的优点在于不需要人工标注数据，但是分类准确度低。
第三章微博情感分析算法的实现在上述方法的基础上，作者自己编写了一个基于机器学习的微博情感分析算法。
该算法通过使用Python语言编写程序，使用gensim和jieba等第三方库进行分词和停用词处理，再使用SVM 算法进行分类。
微博观调查报告样本PPT课件( 20页)
80
76
70
60
50
46
40
30
24
20
17
10
3
0
A
B
C
D
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人次数
上海海事大学调研小组
•成员介绍 •信息高速路背景 •问卷分析 •微博前景预期
上海海事大学调研小组
结语
• 根据我们的调查显示， • 在使用微博的同时，同学
河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。
•
8、有些事，不可避免地发生，阴晴圆缺皆有规律，我们只能坦然地接受;有些事，只要你愿意努力，矢志不渝地付出，就能慢慢改变它的轨迹。
•
9、与其埋怨世界，不如改变自己。管好自己的心，做好自己的事，比什么都强。人生无完美，曲折亦风景。别把失去看得过重，放弃是另一种拥有;不要经常艳羡他人，
•
3、命运给你一个比别人低的起点是想告诉你，让你用你的一生去奋斗出一个绝地反击的故事，所以有什么理由不努力!
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟
无言。缘来尽量要惜，缘尽就放。人生本来就空，对人家笑笑，对自己笑笑，笑着看天下，看日出日落，花谢花开，岂不自在，哪里来的尘埃!
A、更快捷的了解时事 B、和朋友联系紧密 C、给自己一个虚拟倾诉的空间
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人次数
上海海事大学调研小组
7、你现在有申请微博的想法吗？（ ） （如选否请直接跳到第9题） A、有 B、没有
中文微博情绪识别评测结果.pdf
2013年CCF自然语言处理与中文计算会议中文微博情绪识别评测结果1.提交结果编号本次评测共有19支队伍提交58组有效结果,提交结果编号及所属参评单位对于情况如表1所示表1 提交结果编号与参评单位对照表2.必选任务评测结果针对每条微博内容,本任务要求判断整条微博是否包含情绪表达（情绪句判断任务），对于包含情绪的微博要求参赛队伍判断其整体情绪（情绪识别任务）。
并且根据所使用的资源不同分为资源受限（Close，仅使用组织者提供的词典、分词工具等资源）和资源不受限（Open，可以使用任何的情绪词典和自然语言处理工具）两类提交结果。
本任务对于情绪句判断任务使用正确率（Precision），召回率（Recall）和F值（F-measure）来评价各个参赛队伍提交结果的性能。
对于情绪识别任务，使用宏平均和微平均的准确率、召回率以及F值评估各个参赛队伍提交结果的性能。
情绪句判断任务Close评测结果如表2所示表2 情绪句判断任务Close评测结果情绪识别任务Close宏平均评测结果如表3所示情绪识别任务Close微平均评测结果如表4所示情绪句判断任务Open评测结果如表5所示情绪识别任务Open宏平均评测结果如表6所示情绪识别任务Open微平均评测结果如表7所示表7 情绪识别任务Open微平均评测结果3.可选任务评测结果针对微博的各个句子，可选任务要求参赛队伍识别出句子的主要情绪和次要情绪，同样根据资源受限情况分为Close和Open两类测试。
此任务使用平均精度作为评价指标，在该指标下，对于参赛队伍提交结果，若某情绪排序位置在答案位置之前则认为该情绪识别正确。
在宽松指标下，主要情绪和次要情绪识别正确均可加1分，在严格指标下，正确识别主要情绪加1分，次要情绪加0.5分。
对于所有情绪识别结果求算术平均值获得最终的平均精度。
可选任务Close类评测结果如表8所示：表8 可选任务Close评测结果Open类评测结果如表9所示：表9 可选任务Open评测结果。
情感分析在中文微博热点话题中的应用研究
情感分析在中文微博热点话题中的应用研究随着互联网与社交媒体的迅猛发展，人们在日常生活中越来越多地使用微博等社交媒体平台来表达自己的情感和观点。
中文微博平台的用户庞大，同时也是舆论场的重要一环。
因此，对中文微博热点话题的情感进行分析和研究具有重要的实际意义。
本文将探讨情感分析在中文微博热点话题中的应用，并分析其存在的挑战和未来的发展方向。
首先，我们来了解一下什么是情感分析。
情感分析是一种通过自然语言处理和机器学习等技术，对文字、语音或图像等多种形式表达的内容进行情感分类和分析的技术。
它旨在识别出文本中所表达的情绪状态，如正面、负面或中性，从而帮助人们更好地理解和分析用户的情感倾向。
在中文微博平台上，热点话题是用户讨论和关注的焦点。
每天都会有大量的微博用户就各类热点话题发表自己的观点和情感。
情感分析技术可以通过分析微博用户的文本内容，捕捉到用户对某一热点话题的情感倾向，从而揭示用户对该话题的态度和情绪。
情感分析在中文微博热点话题中的应用具有以下几个方面的意义。
首先，情感分析可以帮助社交媒体平台管理者进行舆情监测。
社交媒体平台需要实时了解用户的情感态度和用户对热点话题的反馈，以便及时回应用户需求和调整平台策略。
情感分析技术可以对用户发表的微博内容进行快速分析，帮助平台管理者了解不同话题下的用户情感倾向，从而为平台运营和管理提供参考依据。
其次，情感分析可以帮助企业了解用户对产品和服务的评价和态度。
微博用户经常会在平台上发表对于某个品牌、产品或服务的评论和感受。
情感分析可以对这些评论进行分析，帮助企业了解用户对产品和服务的满意度，从而根据用户的反馈做出相应的改进和调整，提升产品和服务的质量。
此外，情感分析还可以帮助政府和社会机构了解公众对热点话题的关注和态度。
政府和社会机构经常需要了解公众对某一社会问题的关注度和态度，以便针对性地制定政策和措施。
情感分析可以通过分析中文微博用户的情感倾向，帮助政府和社会机构了解公众对于热点话题的情感态度和呼声，为政策制定和公共服务提供参考依据。
中文微博情感分析方法概述
中文微博情感分析方法概述
武光利
【期刊名称】《中国建材科技》
【年(卷),期】2014(000)006
【摘要】微博短文本的情感分析是Web数据挖掘的研究热点之一，中文微博情感分析主要有两类方法，一是基于情感词典的分析方法，一是基于机器学习的分析方法。
本文首先介绍了中文微博情感分析的过程，然后介绍了各种情感分析方法的特点，为面向中文微博情感分析的研究提供参考。
【总页数】2页(P136-137)
【作者】武光利
【作者单位】甘肃政法学院信息工程学院，甘肃兰州 730070; 甘肃省证据科学技术与应用重点实验室，甘肃兰州 730070
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3
【相关文献】
1.中文微博情感分析方法研究 [J], 王银;吴新玲
2.基于中文微博的情感分析方法研究 [J], 刘阳; 高巍; 李大舟
3.基于中文微博的情感分析方法研究 [J], 刘阳; 高巍; 李大舟
4.基于语义规则和表情加权的中文微博情感分析方法 [J], 朱颢东; 李雯琦
5.基于语义规则和表情加权的中文微博情感分析方法 [J], 朱颢东; 李雯琦
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任务处理流程
人工标注 训练语料
构建特征集
训练集及训 练模型生成
预测集生 成及预测
人工标注
利用本团队自主开发的标注工具标注 严格按照主办方提供的标注规则，从样列
文件中选取1219条具有代表性的微博进行 标注 标注内容包括：是否为观点句、情感倾向 性、情感要素
训练语料
▪ 任务一：人工标注的1219条微博 ▪ 任务二：任务一训练语料中451条为观
中文微博情感评测报告
报告人：陈威
提纲
▪ 研究背景及意义 ▪ 任务预备 ▪ 任务分析与实施 ▪ 总结
背景
在2.0大背景下，微博作为用户发言、 相互交流的重要途径，具有数量大、更新 快的特点，是从中发掘用户观点以及情感 倾向的可靠来源。针对微博的自然语言处 理研究已成为当前一个新的研究热点和前 沿课题，而情感分析就是其中一个热点话 题。
感要素
总结
本团队在本次比赛中，运用自然语言处 理与机器学习的相关知识，结合自身的思 路与创新，对任务一（观点句识别）和任 务二（情感倾向分析）的评测取得了较为 理想的结果，而在任务三的实施方面由于 时间和精力方面的原因，尚存一定偏差。 在以后的时间里，我们一定会继续深入研 究和努力，进一步改进预测方式，扩充情
感谢各位专家、学者聆听 本次报告！
点句的微博
任务一特征集
任务二特征集
训练模型生成
人工标注语料
网络用语、表情特征提取 格式转换
海量分词格式
分 词
提取特征
预测集生成
待预测微博
网络用语、表情特征提取 格式转换 预处理
提取特细节
▪ 任务一分词前预处理 : 过滤类似 “我感 到很高兴”这样的主观抒发情感句，并 定为非观点句。
任务三流程
分词
特征提取
训练及预测
情感要素提取
结构化标注
任务三特征集
训练集生成
▪ 使用与任务二相同的人工标注集作为训练 语料
▪ 结构化标注： 表示情感要素开始词， 表示 情感要素结束词
▪ 为情感词，为背景
情感要素确定
标注为，即情感词，作为微博情感倾向 标注为或，则可能是情感要素 没有标注的角色，那么就认为该句没有情
▪ 任务二预测集生成：根据任务一的预测 结果，从中提取预测为观点句的微博
▪ 使用对预测集进行预测
评测结果
任务
微平均 正确率 召回率
宏平均 F值 正确率 召回率 F值
一
0.645 0.959 0.772 0.649 0.960 0.770
二
0.804 0.771 0.787 0.809 0.778 0.793
微博情感分析
情感分析，包括观点挖掘、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倾向。
主要技术：（1）情感词典与规则相结合的 方法（2）机器学习
意义
过滤不合法网络舆论信息，营造良好的网络环境 监督舆论的走势，辅助社会管理 实现商品个性化推荐 对社会计算的研究有重要的意义
提纲
▪ 研究背景及意义 ▪ 任务预备 ▪ 任务分析与实施 ▪ 总结
任务清单
任务一：观点句判定 任务二：分析情感倾向 任务三：提取情感要素
技术准备
分类器： 、 情感词典扩充：加入网络用语和表情符号 中文分词技术：海量云分词
提纲
▪ 研究背景及意义 ▪ 任务预备 ▪ 任务分析与实施 ▪ 总结