基于情感词典的中文微博情感分析模型研究
基于极性词典的中文微博客情感分类
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２ ％。实验结果表 明， 提 出的方法可以对 中文微 博进 行较好的情感分类 ， 有 一定 的应用价值 。 关键 词
中图分 类号ຫໍສະໝຸດ 微博客情感分类 词典
语言学特征
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感词 ， 同时考虑 了情感 词的极 性情感 强弱， 构建 四个词典 ， 分别 是基 础情感词典 、 表情符号词典 、 否定 词词典和双重否定 词词典 ； 在情 感词典 的基础上 ， 融合汉语语 言学特征 和微 博情 感表达特 征 ， 提 出一种 新 的基 于极 性词典 的情感 分 类方法。 实验准确 率达 到 ８ ２ ．
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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。
基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究
基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究随着社交媒体的普及，微博成为了人们表达情感和观点的重要平台之一。
在海量的微博数据中，分析用户的情感倾向对于了解公众舆论和市场趋势具有重要价值。
因此，基于情感词典的中文微博情感倾向分析逐渐成为研究的热点。
首先，我们需要明确情感词典的概念和作用。
情感词典是指一类特殊的词典，其中记录了大量的情感词汇，包括积极、消极和中性的情感词汇。
这些情感词汇是通过人工标注和统计方法得到的，可以帮助我们识别和分析文本中的情感倾向。
情感词典在情感分析中起到了至关重要的作用，成为了研究和应用领域的基础。
在中文微博情感倾向分析中，研究者们通常采用两种常见的方法。
一种是基于词频统计的方法，另一种是基于情感词典的方法。
在基于词频统计的方法中，研究者会通过统计文本中出现的情感词的数量和频率来判断情感倾向。
然而，词频统计方法容易受到文本长度和词汇多样性的影响，无法准确捕捉情感信息。
因此，基于情感词典的方法逐渐受到研究者的青睐。
基于情感词典的中文微博情感倾向分析主要分为两个步骤：情感词典建立和情感倾向判别。
首先，我们需要建立一个适用于中文微博的情感词典。
这个过程中，我们可以通过分析大量的微博数据，人工标注其中的情感词汇，并结合统计方法不断完善词典。
情感词典的质量对于情感分析的准确性具有决定性影响，所以需要不断迭代和改进。
在情感倾向判别的过程中，我们使用情感词典对微博文本进行情感判别。
首先，将微博文本进行分词，并将其中的情感词与情感词典进行匹配。
然后，考虑到情感词的前后语境对情感倾向的影响，我们通常会采用一定的上下文匹配规则，以提高情感判别的准确性。
最后，通过计算匹配到的情感词的数量和权重，我们可以得到微博的情感倾向。
然而，基于情感词典的中文微博情感倾向分析仍面临一些挑战。
首先，中文的语言特点使得情感词典的建立更加困难，因为中文中情感的表达方式更为隐晦和多样化。
基于领域情感词典的中文微博情感分析
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标 注 的繁 琐 。同时 考 虑 到 上 下文 中情 感副 词 等 影 响 ， 构 建 了情 感 副词 词 典 ， 更 加 全 面 的分 析 情 感倾 向 。最 后 通 过 实验
表 明 本 文提 出的 基 于 领 域 情 感 词 典 的 分 析 策略 有 一 定 的 可行 性 和 准 确 率 。
基于平滑SOPMI算法的微博情感词典构建方法研究
3、卷积神经网络：使用卷积神经网络对向量化的影评进行分类。这种网络 特别适合处理序列数据，并可以从数据中自动学习有用的特征。
4、训练与优化：使用收集到的标签数据训练CNN，并通过反向传播等技术优 化网络的参数。
接下来，我们使用卷积神经网络（CNN）模型对词向量进行处理。CNN模型是 一种深度学习模型，具有强大的特征提取能力，可以自动学习文本中的特征表示。 我们通过将词向量作为输入，使用多个卷积层和池化层对文本进行特征提取，从 而得到文本的特征表示。
最后，我们将得到的文本特征表示输入到一个多任务学习模型中进行训练。 多任务学习模型可以将多个任务合并到一个模型中进行训练，从而使得模型能够 学到更多的知识，提高模型的准确性和泛化能力。我们使用了两个任务：情感分 类和词向量回归
二、学术特色
1、严谨的学术态度
《现代汉语大词典》的编纂者以严谨的学术态度对待每一个字、词的释义和 用法。他们参考了大量的古代文献和现代语言资料，对每个字、词进行深入研究 和分析，力求做到准确无误。此外，编纂者还广泛征求了语言学家、作家、教师 等各领域专家的意见，反复推敲每个条目的解释和用法说明。
谢谢观看
2、全面性与系统性
词典编纂者认为，现代汉语词汇具有系统性，每个字、词都是整个词汇系统 中的一个元素。因此，《现代汉语大词典》注重词汇的系统性，对每个字、词的 释义都力求准确、全面，反映出词汇的系统性和规律性。
3、实用性与可读性
《现代汉语大词典》的编纂理念之一就是实用性。编纂者从读者的实际需要 出发，注重词典的易用性和可读性。例如，该词典采用拼音排序，方便读者查找； 采用简明扼要的解释方式，使读者一目了然；在词形、词义和用法等方面标注清 楚，便于读者准确理解和使用。
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。
基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析
＊＊文 章 编 号 ：０２５３－２３９５（２０１４）０４－０５８０－０８基于情感语义词典与 ＰＡＤ 模型的中文微博情感分析孙 晓１，叶 嘉 麒１，龙 润 田２，任 福 继１（１．合肥工业大学 计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室 ，安 徽 合 肥 ２３０００９；２．加州理工学院 工程与应用科学学院计算机与数学科学系 ，美 国 加 利 福 尼 亚 州 ９１１２５） 摘 要 ：随 着 社 交 网 络 影 响 的 不 断 增 加 ，微 博 作 为 人 类 社 会 交 流 、发 布 观 点 信 息 的 重 要 载 体 ，其 所 包 含 的 情 感 状 态具 有 重 要 的 研 究 意 义 。
文 章 通 过 对 微 博 文 本 及 其 包 含 的 情 感 词 汇 的 分 析 研 究 ，引 入 神 经 网 络 语 言 模 型 和 语 义 向 量 ，结 合 心 理 学 、情 感 计 算 领 域 相 关 知 识 ，采 用 心 理 学 ＰＡＤ 连 续 维 度 情 感 描 述 模 型 作 为 文 本 情 感 分 析 量 化 的 基 础 ， 对 微 博 文 本 所 蕴 含 的 情 感 状 态 进 行 分 析 研 究 ，以 获 得 更 加 精 确 的 情 感 分 析 结 果 ，达 到 情 感 分 析 的 目 的 。
同 时 实 现 了 从 个 性 角 度 的 微 博 文 本 情 感 的 可 计 算 性 。
实 验 表 明 ，所 述 方 法 能 较 好 地 提 高 微 博 文 本 情 感 分 析 的 准 确 性 和 精 确 度 ，在 不 同 主 题 不 同 情 感 特 征 中 均 能 够 得 到 很 好 的 应 用 。
关 键 词 ：情 感 词 ；ＰＡＤ 情 感 模 型 ；情 感 量 化 ；中 文 微 博 ；情 感 分 析 中 图 分 类 号 ：ＴＰ３９１文 献 标 志 码 ：ＡＤＯＩ：１０．１３４５１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｈａｎｘｉ．ｕｎｉｖ（ｎａｔ．ｓｃｉ．）．２０１４．０４．０１７ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｉｃｒｏｂｌｏｇｂａｓｅｄｏｎＥｍｏｔｉｏｎａｌ ＳｅｍａｎｔｉｃＷｏｒｄｓＤｉｃｔｉｏｎａｒｙａｎｄＰＡＤ Ｍｏｄｅｌ ＳＵＮ Ｘｉａｏ１，ＹＥＪｉａｑｉ１，ＬＯＮＧ Ｒｕｎｔｉａｎ２，ＲＥＮ Ｆｕｊｉ１（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｆｆｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＡｄｖａｎｃｅｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍａｃｈｉｎｅｓ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ； ２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒａｎｄ ＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ， ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｐａｓａｄｅｎａ９１１２５，ＵＳＡ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｉｍｐａｃｔｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｂｅｃｏｍｅｓｉｍｐｏｒｔａｎｔｃａｒｒｉｅｒｏｆｉｎｆｏｒｍａ－ ｔｉｏｎａｎｄｓｏｃｉａｌｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｆｏｒｈｕｍａｎｂｅｉｎｇｓ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｓｅｍｏｔｉｏｎａｌｓｔａｔｅｓｔｈａｔｈａｖｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｉｃｒｏｂｌｏｇｔｅｘｔｔｈａｔｃｏｎｔａｉｎｓｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｖｏｃａｂｕｌａｒｙ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｄｏ－ ｍａｉｎｋｎｏｗｌｅｄｇｅｏｆｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙａｎｄａｆｆｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄｉｍｅｎｓｉｏｎｏｆｅｍｏｔｉｏｎｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙＰＡＤ ｍｏｄｅｌｉｓａｄｏｐｔｅｄａｓｂａｓｉｓｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｑｕａｎｔｉｆｉｅｄｆｏｒｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｅｌｅｍｏｔｉｏｎａｌｓｔａｔｅ ｉｎｈｅｒｅｎｔｉｎｔｈｅｔｅｘｔｉｓａｎａｌｙｚｅｄｔｏｏｂｔａｉｎａｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｒｅｓｕｌｔａｎｄａｃｈｉｅｖｅｐｕｒｐｏｓｅｓｏｆｅｍｏｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓ． Ａｔｓａｍｅｔｉｍｅ，ｅｍｏｔｉｏｎａｌＭｉｃｒｏｂｌｏｇｔｅｘｔｃｏｍｐｕｔａｂｉｌｉｔｙｉｓａｃｈｉｅｖｅｌｆｒｏｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ－ ｔｉｃｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅＭｉｃｒｏｂｌｏｇｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｈｅｍｅｓａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｍｏｔｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓａｂｌｅｔｏｇｅｔａｇｏｏｄａｐ－ ｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄ；ＰＡＤｅｍｏｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌ；ｅｍｏｔｉｏｎａｌｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；Ｃｈｉｎｅｓｅ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ；ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ 收 稿 日 期 ：２０１４－０８－２７；修 回 日 期 ：２０１４－０９－１７基 金 项 目 ：国家自然科学基金 （６１２０３３１５）；国 家 高 新 科 技 发 展 计 划 （８６３，Ｎｏ２０１２ＡＡ０１１１０３）；安徽省科技攻关项目 （１２０６ｃ０８０５０３９）作 者 简 介 ：孙 晓（１９８０－），山 东 龙 口 人 ，工 学 博 士 ，副 教 授 ，研究领域为自然语言处理 ，机 器 学 习 ，人 机 交 互 ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｕｎ－ｔｉａｎ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ孙晓等：基于情感语义词典与ＰＡＤ模型的中文微博情感分析５８１ａｎａｌｙｓｉｓ引言０微博（Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ）作为数字信息时代的产物，是一种新兴的依靠社交网络的信息传播平台。
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。
基于情感分析的微博情感识别技术研究
基于情感分析的微博情感识别技术研究随着社交网络的兴起，人们开始越来越多地使用微博来表达自己的情感。
除了通过文字直接表达情感之外，人们也常常通过自己的行为、分享的图片和视频等多种形式来表达情感。
这使得对微博情感进行分析成为一种重要的研究方向。
基于情感分析的微博情感识别技术，就是在这个背景下应运而生的。
一、情感分析的定义和应用情感分析，即在文本中自动识别和抽取出人们表达的情感，主要应用于信息检索、社交网络挖掘、舆情分析、广告推荐等领域。
在微博中，情感分析可以帮助我们快速了解用户的情感状态，分析用户的心理需求，为相关产品推广和营销提供可靠依据。
因此，微博情感识别技术的研究具有重要的实际意义和现实应用价值。
二、微博情感识别的研究现状目前，微博情感识别的研究主要包括三种方法：基于词典的情感识别、基于机器学习的情感识别和基于深度学习的情感识别。
其中，基于词典的情感识别是最简单的方法，即利用情感词典对微博文本进行情感识别。
但是，由于微博文本具有复杂性、表达方式多样等特点，基于词典的方法具有局限性。
因此，研究者们开始探索更加高效准确的微博情感识别方法。
基于机器学习的方法是一种比较常见的微博情感识别技术。
该方法通过训练机器学习模型，提取微博文本中的情感特征，最终实现情感识别的目的。
这种方法的优点是可以利用机器自动发现特征，从而提高识别准确率。
但是，缺点是需要大量的人工标注样本，并且只能学习到已经标注过的情感类别，对于新兴的情感类型，识别效果受到限制。
基于深度学习的微博情感识别技术是近年来的研究热点之一。
该方法利用深度神经网络模型，自动学习文本中的情感特征，从而实现情感识别。
与机器学习技术相比，深度学习具有更强的泛化能力，可以学习到更为复杂的情感特征，提高微博情感识别的准确率和效果。
三、微博情感识别技术的局限性当前，微博情感识别技术的研究还存在一些局限性。
首先，微博文本的标准化程度较低，存在大量的缩写、网络用语等。
探究微博中的情绪分析
摘要：针对微博进行情绪分析就是对微博所表达的喜、哀、怒、惧、恶、惊六种情绪进行分析，对迅速了解大众情绪走向并且对于个人情绪调节有着重要的意义。
本文对情绪分析的研究背景以及研究内容进行了阐述，重点探索了情绪分析的难点和基于情绪词典的情绪分析方法。
为情绪分析的进一步研究奠定了基础。
关键词：微博，情绪分析，情绪词典一、研究背景微博作为一种即时通讯工具，其简便易用，具备非常好的实时性，中国已经进入全民微博时代。
越来越多的互联网用户注册微博，他们通过微博自由地发表自己的观点及情感，如对名人的喜欢或憎恶、对电影的评论、对品牌的评价或建议、对社会热点的看法以及生活中的喜怒哀乐等。
这些看似琐碎的信息其实蕴含着巨大的商业价值，如预测电影票房、挖掘产品意见、了解用户需求、开拓新市场等。
除此之外，分析微博有助于进行舆情监控、问答系统的研究，还可以用来帮助心理专家检测用户心理状态。
二、本文的研究内容微博文本数据规模庞大，给自然语言研究处理带来了新的机遇和挑战，吸引了大量语言研究工作者从事微博的研究工作。
其中，尤其以含有情感的微博文本更吸引人们的注意，成为了挖掘工作的宝贵资源。
同时，对微博进行文本分类研究可以帮助解决用户观点分析和情感挖掘。
目前，情感分析任务大致分为两种：一种是主客观文本分类；另一种是主观文本的情感分析，即对带有情感色彩的文本进行自动分析并预测其情感极性。
情感分析任务根据不同应用分为两个领域：评价分析和情绪分析，前者侧重于产品性能评价，后者侧重于人的心理感受。
本文主要进行中文微博的情绪分析，从以下方面进行研究：分析微博表达特点，探索微博中的情绪分析方法。
三、情绪分析的难点（一）微博文本有三个最显著的特点：一、简短，只包含140个字符。
二、含有丰富的表情符。
三、语言表达口语化。
这三个特点给微博情绪分析带来了新的挑战。
中文微博至多可以输入140个中文字符，一般包含一个到三个中文句子。
一个句子中包含的情感信息较少，很难挖掘；反讽句子，难以判断情绪类别。
中文微博情感分析研究综述
（ 上海大学悉尼３ － 商学院 上海 ２ ０ １ ８ 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
Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码 Ａ
情感 分类
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ － ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ３ ． ０ ４ ３
ｏＶＥＲＶＩ ＥＷ ｏＮ Ｓ ＥＮＴＤ江ＥＮＴ ＡＮＡＬＹＳＩ Ｓ ＯＦ ＣＨＩ ＮＥＳ Ｅ ＭＩ ＣＲｏＢＬｏＧＧＩ ＮＧ
ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ，ｗ ｅ ｓ ｕ ｍｍａ ｒ ｉ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ ｉ ｎ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｂ ｌ ｏ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ．Ｗ ｅ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｍｉ ｅ ｒ ｏ ｂ ｌ ｏ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｘ ｔ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ
基于情感计算的文本情感分析研究
基于情感计算的文本情感分析研究随着互联网的发展，社交网络、论坛、微博等各种交流平台在我们的生活中越来越普遍，大量的文本信息也在这些平台上不断涌现。
但是，人的阅读和理解能力是有限的，如何从海量文本信息中快速且准确地识别出其中有价值的信息成为了重要的研究方向。
在这其中，情感分析是一种非常有价值的应用，它可以根据文本中的信息，将其分为积极、消极、中性等情感类型，帮助我们更好地理解和处理文本信息。
情感计算是实现情感分析的关键技术，它是一种基于计算机科学、心理学和语言学等多学科知识的交叉研究。
情感计算的主要任务是从文本中自动提取出其中的情感信息，并对其进行分析和判断。
目前，情感计算中最常用的方法是基于机器学习的技术，通过训练模型来识别文本的情感。
情感计算可以分为两个主要的方向：基于规则的方法和基于统计机器学习的方法。
基于规则的方法是手工编写规则来识别文本中的情感信息，这种方法的优点是准确度较高，但是需要大量的人工工作，无法适应大规模数据的处理。
而基于统计机器学习的方法则可以从大量的数据中学习情感信息的特征，然后自动推理出文本的情感类型，因此更加适用于大规模数据的处理。
其中，支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naïve Bayes）是目前常用的机器学习算法。
在情感计算中，特征提取是非常关键的一步，它决定了模型的准确度。
特征提取可以分为两个层次：词汇层面和语义层面。
在词汇层面，我们可以对文本中的词汇进行词性标注、词频统计等操作，从而提取出其中的情感信息。
在语义层面，我们可以利用词语之间的关系（如同义词、反义词、上下文关系等）来识别文本的情感类型。
在特征提取方面，近年来出现了很多新的技术，如情感词典、词嵌入、注意力机制等，它们都可以有效地提升模型的准确度。
情感分析的应用非常广泛，它可以在营销、金融、医疗等众多领域中发挥作用。
在营销领域，情感分析可以帮助企业了解用户对产品或服务的评价，从而更好地优化产品和服务。
基于情感词词典的中文句子情感倾向分析
7、他做事很有效率。（正面）
8、我没什么感觉。（中性）
9、这个城市很繁华。（正面）
10、他的行为让人感到生气。 （负面）
实验结果表明，基于情感词词典的中文句子情感倾向分析方法具有一定的准 确性和可靠性。然而，在实际应用中，我们需要注意以下问题：
1、情感词词典的覆盖范围和准确性对分析结果影响较大。因此，在建立词 典时需要尽可能多地收集和整理情感词，并注意处理同义词和近义词。
参考内容
情感词典是情感倾向分析中的基础资源，它包含了大量带有情感色彩的词汇 及其对应的情感倾向。中文情感倾向分析中，情感词典的应用主要集中在以下几 个方面：
1、预处理：中文中存在大量的表情符号、缩写、网络用语等非标准汉字。 在进行分析前，需要对这些数据进行清洗和标准化处理，以保证分析的准确性。
基于情感词词典的中文句子情 感倾向分析
01 引言
目录
02 情感词词典的建立
03
中文句子情感倾向分 析
04 实验结果与分析
05 结论与展望
06 参考内容
引言
随着社交媒体和在线平台的普及，中文句子情感倾向分析变得越来越重要。 这种技术可以帮助企业和研究人员理解公众对某个主题、产品或事件的情绪反应。 在本次演示中，我们将介绍如何基于情感词词典进行中文句子情感倾向分析。
总之，基于情感词典的中文情感倾向分析研究具有重要的应用价值和研究意 义。通过对中文中的文本进行情感倾向判断和分类，可以为舆情分析、产品评价 等领域提供有力的支持。然而，在应用过程中仍需注意一些挑战和问题，需要进 一步研究和改进。未来可以结合深度学习等先进技术，进一步提高中文情感倾向 分析的准确性和灵活性。
2、语境理解的复杂性：中文中的文本常常存在多种情感倾向交织的情况， 难以简单地划分为积极或消极。此外，一些词汇在不同的语境下可能具有不同的 情感倾向，这也增加了情感倾向判断的难度。
基于扩展词典与语义规则的中文微博情感分析
基于扩展词典与语义规则的中文微博情感分析李继东;王移芝【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2018(000)002【摘要】Firstly this paper focuses on the occurrence rule of new words in microblog texts,finds microblogging new words through adverbs,then calculates the SO-PMI between the new words and the emotional benchmark words by optimized PMI algorithm,based on which the new words are divided into praiseful and derogatory categories and then been added to microblog domain dictionary.Secondly,basic emotional dictionary is constructed,considering the uniqueness of microblogging text and the characteristics of Chinese language,we construct microblogging expression dictionary,negative word dictionary,adverbs dictionary,conjunctions dictionary.Finally,combined with the emotional dictionary and semantic rules,we carry on an emotional analysis on Chinese microblogging by the means of emotional weighting with microblogging expressions.The validity of the proposed analysis strategy is verified by testing the microblogging data set.%首先分析微博文本新词出现规律,通过程度词发现微博新词,然后通过拓展的PMI算法,计算新词与情感基准词之间的点互信息值,根据点互信息值将新词分为褒贬2类后加入微博领域词典.接着构建基础情感词典,考虑到微博文本的独特性和汉语言特点,构建微博表情词典、否定词典、程度词词典、连词词典.最后结合情感词典与语义规则,通过与微博表情进行情感值加权的方式来对中文微博进行情感分析.通过对抓取的微博数据集进行测试,验证了本文提出的分析策略的有效性.【总页数】7页(P89-95)【作者】李继东;王移芝【作者单位】北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于情感词典与语义规则的微博情感分析 [J], 陈国兰2.基于词典和规则集的中文微博情感分析 [J], 王志涛;於志文;郭斌;路新江3.基于多部情感词典和规则集的中文微博情感分析研究 [J], 吴杰胜; 陆奎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; 李雯琦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
基于情感词典的文本情感分析（snownlp）
基于情感词典的⽂本情感分析（snownlp）⽬前情感分析在中⽂⾃然语⾔处理中⽐较⽕热，很多场景下，我们都需要⽤到情感分析。
⽐如，做⾦融产品量化交易，需要根据爬取的舆论数据来分析政策和舆论对股市或者基⾦期货的态度；电商交易，根据买家的评论数据，来分析商品的预售率等等。
下⾯我们通过以下⼏点来介绍中⽂⾃然语⾔处理情感分析：中⽂情感分析⽅法简介；SnowNLP 快速进⾏评论数据情感分析；基于标注好的情感词典来计算情感值；pytreebank 绘制情感树；股吧数据情感分类。
中⽂情感分析⽅法简介情感倾向可认为是主体对某⼀客体主观存在的内⼼喜恶，内在评价的⼀种倾向。
它由两个⽅⾯来衡量：⼀个情感倾向⽅向，⼀个是情感倾向度。
⽬前，情感倾向分析的⽅法主要分为两类：⼀种是基于情感词典的⽅法；⼀种是基于机器学习的⽅法，如基于⼤规模语料库的机器学习。
前者需要⽤到标注好的情感词典；后者则需要⼤量的⼈⼯标注的语料作为训练集，通过提取⽂本特征，构建分类器来实现情感的分类。
⽂本情感分析的分析粒度可以是词语、句⼦、段落或篇章。
段落篇章级情感分析主要是针对某个主题或事件进⾏情感倾向判断，⼀般需要构建对应事件的情感词典，如电影评论的分析，需要构建电影⾏业⾃⼰的情感词典，这样效果会⽐通⽤情感词典更好；也可以通过⼈⼯标注⼤量电影评论来构建分类器。
句⼦级的情感分析⼤多通过计算句⼦⾥包含的所有情感词的值来得到。
篇章级的情感分析，也可以通过聚合篇章中所有的句⼦的情感倾向来计算得出。
因此，针对句⼦级的情感倾向分析，既能解决短⽂本的情感分析，同时也是篇章级⽂本情感分析的基础。
中⽂情感分析的⼀些难点，⽐如句⼦是由词语根据⼀定的语⾔规则构成的，应该把句⼦中词语的依存关系纳⼊到句⼦情感的计算过程中去，不同的依存关系，进⾏情感倾向计算是不⼀样的。
⽂档的情感，根据句⼦对⽂档的重要程度赋予不同权重，调整其对⽂档情感的贡献程度等。
SnowNLP 快速进⾏评论数据情感分析如果有⼈问，有没有⽐较快速简单的⽅法能判断⼀句话的情感倾向，那么 SnowNLP 库就是答案。
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。
融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析
第11期(总277期)No. 11(Serial No. 277)2020 年 11 月Nov. 2020情报探索Information Research 融合情感词典和语义规则的微博评论细粒度情感分析**收稿日期：2020-05-06*本文系北京市社会科学基金项目“基于首都舆情大数据的公众对政府信任分析和精准引导研究”（项目编号：18GLB031）成 果之一。
作者简介:万岩（1966—）,女，博士，教授，主要研究方向为数据挖掘、信息化政策;杜振中（1995—）,男，2018级硕士研究生，主 要研究方向为自然语言处理、舆情引导。
万岩杜振中(北京邮电大学经济管理学院北京100876)摘 要：[目的/意义]旨在为政府精准引导舆情提供参考。
[方法/过程]在情感词汇本体库的基础上，扩充表情符号、网络 用语、单字情感词等多类情感词典,结合语义规则建立了微博情感分析模型。
同时，通过对比词频模型验证了模型的有效性，以重庆万州公交车坠江事件为例验证了模型的实用性。
[结果/结论]提岀的情感分析模型较词频模型有效提升了细粒度情感分类的准确率，使用该方法分析舆情期间情感的演化能够帮助政府实时掌握舆情动态,有助于政府部门实现舆情的应急管理和有 效控制。
关键词:微博舆情；情感分析；语义规则；舆情引导中图分类号：G350.7 文献标识码:A doi ：10.3969/j .issn.1005-8095.2020.11.005Fine -grained Sentiment Analysis of Microblog Comments Basedon Fusion of Sentiment Lexicon and Semantic RulesWan Yan Du Zhenzhong(School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876)Abstract : [ Purpose/significance ] The paper is to provide references for the government to accurately guide public opinion.[Method/process ] On the basis of the sentiment words ontology base, the paper expands the sentiment lexicons of emotion icons, net work terms, single-word sentiment words, establishes the emotional analysis model of microblog by semantic rules, verifies the validityof the model by comparing the word frequency model, and verifies the practicability of the model by taking the event of “A bus falls into a river in Wanzhou, Chongqing ” as an example. [ Result,/conclusion ] Compared with the word frequency model, the proposed emotion al analysis model can effectively improve the accuracy of fine-grained sentiment classification. Using this method to analyze the emotional evolution during the public opinion period can help the government to grasp the public opinion dynamics in real time, and it is helpful forgovernment departments to achieve emergency management and effective control of public opinion.Keywords : microblog public opinion ； sentiment analysis ； semantic rules ； public opinion guidance0引言随着Web2.0时代的兴起,互联网用户从传统的信息接收者开始向信息发布者转变，越来越多的人开始通过互联网表达观点，抒发情感。
微博文本数据的情感分析与预测方法研究
微博文本数据的情感分析与预测方法研究近年来，随着社交媒体的普及与发展，人们对于大数据的需求与关注也逐渐增加。
微博作为一个主要的社交媒体平台，每天都有大量的用户在上面发布自己的想法、情绪和体验。
这些用户生成的文本数据蕴含着丰富的情感信息，对这些数据进行情感分析与预测，可以帮助我们了解用户的需求、情感倾向以及市场趋势等。
本文将重点探讨微博文本数据的情感分析与预测方法。
首先，情感分析是一种对文本进行情感分类的技术。
在微博文本数据中，情感分析可以帮助我们识别和提取出用户的情感倾向，包括积极、消极和中性三种情感。
实现情感分析的方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
基于规则的方法是一种传统的情感分析方法，其采用人工设计的规则来识别、提取文本中的情感信息。
该方法依赖于领域知识和语法特征的匹配，具有一定的准确性。
然而，由于规则的编写和维护需要大量的人力和时间，且对于不同领域的文本适用性较差，因此在大规模的微博数据中应用较为有限。
基于机器学习的方法通过构建分类模型来实现情感分析。
该方法通过对训练集进行特征提取和情感标注，然后使用分类算法来建立分类模型。
常用的特征包括词频、词性、情感词典等。
目前，支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类器是常用的分类算法。
机器学习方法能够较好地处理大规模数据，且在一定程度上具有适应性。
然而，该方法对特征的选取要求较高，且精确度和召回率在一定程度上受到特征选择的影响。
基于深度学习的方法是近年来兴起的情感分析方法，其通过构建深度神经网络来实现情感分类。
深度学习方法可以根据文本的语义特征自动学习更加抽象和高级的表示，但训练深度神经网络需要大量的数据和计算资源。
常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等。
近年来，基于预训练模型（如BERT、XLNet等）的深度学习方法在情感分析任务中取得了许多突破性的成果。
其次，情感预测是基于历史数据对未知数据的情感进行预测。
微博情绪数据分析与情感预测模型研究
微博情绪数据分析与情感预测模型研究近年来，社交媒体平台的快速发展不仅使用户间的信息传递更加迅捷和便利，也为研究者提供了丰富的用户行为数据，其中包括了用户的情绪表达。
对于微博这样的社交媒体平台来说，情绪数据已经成为了研究者们的一个重要目标。
本文旨在探讨微博情绪数据的分析方法以及情感预测模型的研究进展。
首先，微博是一种典型的即时信息交流平台，用户可以随时随地发布和分享自己的情绪。
这就为我们研究微博情绪数据提供了一个丰富的数据源。
但是，微博用户的情绪表达具有一定的特殊性，包括了较短的文本，缺乏上下文等特点。
因此，我们需要对这些数据进行合理的处理和分析。
在微博情绪数据的分析中，一种常见的方法是基于情感词典的情感分析。
情感词典是预先定义好的词汇列表，其中每个词语都被标注了其积极或消极的情感极性。
分析过程中，我们首先对微博文本进行分词，然后通过匹配文本中的单词与情感词典中的词语，统计积极和消极情感词的数量，进而计算情感得分。
通过这种方法，我们可以对微博文本的整体情感进行评估。
除了情感分析，微博情绪数据还可以进行情绪分类。
情绪分类可以将微博文本分为多个情绪类别，如喜悦、愤怒、悲伤等。
在情绪分类任务中，常常使用机器学习的方法，通过训练一个分类器来识别微博的情绪类别。
一种常见的特征表示方法是基于词袋模型或者词向量模型的文本特征提取。
通过这些特征，我们可以训练一个分类器，如支持向量机或者深度神经网络，来对微博文本进行情绪分类。
此外，与情绪数据的分析相对应的是情感预测模型的研究。
情感预测模型旨在通过对微博情绪数据的分析，预测用户在面对特定事件或话题时的情感状态。
这种方法的一个重要应用是在市场调研中的情感分析，以便了解用户对某个产品或服务的评价。
目前，情感预测模型的研究主要集中在机器学习以及深度学习方法上。
在机器学习方法中，常用的情感预测模型包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等。
这些模型通过训练一个分类器来将微博情绪数据与情感状态相对应。
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２ ０ ０ ２ ， １ ２ （ ５ ） ： ４ ４ ３ ～ ４ ５ ４ 【 １ ４ ］ 赵妍 妍 ， 秦兵 ， 刘挺． 文本 情 感 分 析 【 Ｃ 】 ． 软 件学 报 ， ２ ０ １ ０ ， ２ １ （ ８ ） ： １ ８ ３ ４ １ ８ ） ， 男， 河 南 鹿 邑人 ， 硕 士研 究 生 ， 研 究 方 向 为 数 据挖 掘
参考 文 献 ：
【 １ ］ 新 浪微 博 数 据 中 心． ２ ０ １ ４年 微 博 用 户 发 展 报 告 ． ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｄ ａ ｔ ａ ． ｗ ｅ ｉ ｂ ｏ ． ｃ ｏ ｍ ／ ｒ ｅ ｐ ｏ ｒ ｔ ／ ｒ ｅ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ？ ｉ ｄ ＝ ２ １ ５
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ５ — ０ ４ — ２ ８ 修 稿 日期 ： ２ ０ １ ５ — ０ ５ — １ ５
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｂ ｌ ｏ ｇ Ｓｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ Ｍｏ ｄ ｅｌ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓｅ ｎ ｔ ｉ ｍｅ ｎ ｔ
『 ７ 】 李钝 ， 曹付元 ， 曹元大等． 基 于 短 语 模 式 的文 本 情 感 分 类 研 究 ． 计算机科学 ， ２ ０ ０ ８ ， ３ ５ ｆ ４ ） ： １ ３ ２ — １ ３ ４
『 ８ ］ 邬智慧． 中 文微 博 的语 体 特 征 研 究 『 Ｄ １ ． 武汉 ： 华 中师 范 大 学 ， ２ ０ １ ２ ． ０ ５ ［ ９ 】 黄 萱菁 ， 张奇 ， 吴苑斌． 文 本 情 感 倾 向￣ Ｊ ／ ｉ ｆ ： ［ Ｊ ］ ． 中文 信 息 学 报 ， ２ ０ １ ２ ， ２ ５ （ ６ ） ： １ １ ８ ￣ １ ２ ６ 『 １ ０ １ ７ ： 力． 中国 现 代 语 法 『 Ｍ１ ． 北京： 商务印刷馆 ， １ ９ ８ ５
［ １ １ ］ Ｆ ａ ｂ ｒ ｉ ｚ ｉ ｏ Ｓ ｅ ｂ ａ ｓ ｔ ｉ ａ ｎ ｉ ． Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ Ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｅ ｄ Ｔ ｅ ｘ ｔ Ｃ ａ ｔ ｅ ｇ ｏ ｉ ｒ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ａ Ｃ ＭＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｓ ， ２ ０ ０ ２ ， ３ ４ （ １ ） ： １ １ － １ ２ ． ３ ２ — ３ ３ 【 １ ２ ］ Ｍ ｏ ｂ ａ ｓ ｈ ｅ ｒ Ｂ ， Ｄ ａ ｉ Ｈ ， Ｌ ｕ ｏ Ｔ ， ｅ ｔ ａ １ ． Ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ ｏ ｆ Ａ ｇ ｇ ｒ ｅ ｇ ａ ｔ ｅ Ｕ ｓ ａ ｇ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｉ ｆ ｌ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｗｅ ｂ Ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ｌ ａ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． ｉ ｎ ： Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｗｅ ｂ Ｋ Ｄ Ｄ
［ ５ 】 王 素格 ， 杨安娜 ， 李德玉． 基 于汉 语 情 感 词 表 的句 子 情 感 倾 向分 类 研 究 【 Ｊ 】 ． 计算机工程与应用 ， ２ ０ ０ ９ ， ４ ５ （ ２ ４ ）
【 ６ 】 党蕾 ， 张蕾． 一 种 基 于 知 网 的 中 文句 子情 感 倾 向判 别 方 法 ［ Ｊ １ ． 计 算 机 应 用 研究 ． ２ ０ １ ０ ， ２ ７ （ ４ ）
【 ２ ］ 谢 丽星 ， 周明 ， 孙茂松． 基 于层 次结 构 的 多策 略 中文 微 博 情 感 分 析 和 特 征 抽 取 【 Ｊ １ ． 中文 信 息 学 报 ， ２ ０ １ ２ （ Ｏ １ ） ．
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