中文微博情感分析评测结果

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基于中文文本分析的微博情感地图的制作

基于中文文本分析的微博情感地图的制作
郭义超;樊红
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2017(026)002
【摘要】自web进入2.0时代以来,互联网社交信息爆炸式地融入了人民生活,对海量社交网络信息的分析成为文本分析领域的一个重要研究方向.本文通过整理情感词典,制定语义规则,分析评测中文微博的情感色彩并与GIS空间分析方法相结合绘制出了情感地图.试图以客观的评价手段,对主观情绪进行科学计量化描述,并以地图为载体进行直观表达.论文将微博情感分析结果作为公民幸福指数的评价参考,同时,将地理信息科学与传统的情感分析相结合制作出情感地图,能够为国民幸福指数宏观评价及其空间分布特征提供更直观的展示和参考.
【总页数】5页(P25-29)
【作者】郭义超;樊红
【作者单位】武汉大学,武汉430079;武汉大学,武汉430079
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于领域情感词典的中文微博情感分析 [J], 肖江;丁星;何荣杰
2.基于表情图片与情感词的中文微博情感分析 [J], 张珊;于留宝;胡长军
3.基于情感词典的中文微博情感分析模型研究 [J], 梁亚伟
4.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
5.基于cw2vec与CNN-BiLSTM注意力模型的中文微博情感分类 [J], 卢昱波;刘德润;蔡奕超;杨庆雨;陈伟;刘太安
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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

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

微博用户情感分析与影响力评估

微博用户情感分析与影响力评估随着社交媒体的不断普及和使用，微博已经成为了一种流行的社交平台。

作为国内最具影响力的社交媒体之一，微博拥有数亿的用户，其中不乏许多具有一定影响力的大V。

然而，仅仅拥有大量的关注者并不足以证明一个用户的影响力，因为每个人都有自己的情感和价值观，而用户发表的每一条微博均会直接或间接地影响到他的粉丝，对于微博用户的情感分析和影响力评估，因此具有十分重要的意义。

一、微博情感分析微博用户发表的微博中包含丰富的情感信息，它们可以是喜悦、愤怒、悲伤、惊讶等等。

情感分析就是一种通过计算机技术对这些情感信息进行识别和分类的方法。

情感分类的目的就是将微博分成积极、中性和消极三大类，这样就可以更好地理解网民的态度和观点。

情感分析技术通常采用机器学习和自然语言处理等技术，首先需要对大量的微博数据进行训练，建立情感识别模型。

训练集的建立需要耗费大量的人力和物力，在训练集具备一定的规模和代表性之后，利用这些数据训练模型，根据模型给出的概率或权重，对新的微博进行分类。

微博情感分析除了能够帮助用户了解网络上的观点和态度外，还可以应用到企业的品牌管理和公共舆情监测中。

二、微博影响力评估对于大V或是其他影响力人士而言，影响力评估同样具有重要的意义。

影响力评估其实是通过对用户的微博进行分析，整合用户在微博上的各种数据，并对其深入挖掘，最终判断该用户在微博中的影响力大小。

影响力评估一般可以包括以下几个方面：1. 粉丝数粉丝数是判断一个用户影响力大小的最简单和最直接的指标之一。

但是，单纯的粉丝数量并不能反映出用户在微博中的价值和影响力。

2. 微博转发量转发量是最能反映一个微博的传播效果的指标之一。

对于大V来说，越多的转发意味着更广泛的传播和更高的影响力。

3. 微博原创量原创微博是用户表达个性、个人认知和态度最直接的途径。

发表多量且质量高的原创微博，可以增加自身在粉丝中的影响力。

4. 微博互动量在微博上与粉丝之间的互动可以增强粉丝的忠诚度和归属感，帮助用户提高自己的影响力。

微博情感分析及其应用研究

微博情感分析及其应用研究随着互联网与社交媒体的兴起，微博已经成为现代人们生活中重要的一部分。

人们不仅在微博上商业营销产品，也在微博上展示自我。

微博不仅是人们传播信息的平台，还是情感表达的集散地。

因此，对微博情感的分析和研究已成为计算机科学、心理学等领域的重要课题。

一、什么是微博情感分析？微博情感分析（Sentiment Analysis）是利用计算机技术，通过对用户发布的微博文本进行处理，判断微博发布者的情感倾向。

其核心目标是通过处理文本，将微博文本对应的情感值分为正面、负面或中性。

微博情感分析是从数据分析与语言分析多个角度出发，从海量数据中提取有意义的情感信息，对微博用户及社会公众的心理和情感状态进行把握并为决策提供参考。

二、微博情感分析的技术方法微博情感分析技术主要包括文本挖掘、机器学习和自然语言处理技术。

1、文本挖掘技术文本挖掘技术是指对自然语言文本进行处理、分类、聚类、分析和挖掘的技术。

通过对微博文本进行分析和处理，主要是对其中的关键词进行提取和分类，找到表情符号的意义，以及识别出语句中所表达的情感，并归类为正面、负面或中性。

2、机器学习技术机器学习技术指通过对大量数据的学习和分析，从中发现规律和模式，并对新数据进行预测的一种方法。

微博情感分析中常用的机器学习技术包括朴素贝叶斯算法、支持向量机、逻辑回归等。

3、自然语言处理技术自然语言处理技术是指对人类自然语言进行分析、处理、理解和生成的技术。

在微博情感分析中，自然语言处理技术主要包括分词、词性标注、依存句法分析等。

三、微博情感分析的应用研究微博情感分析的应用研究主要有以下几个方面。

1、企业品牌形象管理企业可以根据微博情感分析结果，对自己的品牌形象进行调整，从而提升品牌吸引力和竞争力。

如某手机品牌在上市时，发现用户的情感倾向都是负面的，便可以通过修改手机设计和功能等方面提升用户的情感体验。

2、舆情监测通过微博情感分析技术，政府、企业和公众都可以对社会舆情进行监测。

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。

文本情感分析

正向情感（如果正向情感词数 + 正向表情符号数 > 负向情感词数 + 负向表情符号数）情感极性 = 负向情感（如果正向情感词数 + 正向表情符号数 < 负向情感词数 + 负向表情符号数）中性情感（如果正向情感词数 + 正向表情符号数 = 负向情感词数 + 负向表情符号数）
基于情感词词典和表情符号的微博倾向性识别算法如下：输入：微博集合T = {t 1 ,t 2 ,t 3 ,……,t n },情感词词典Dict,表情符号集Emotions； 1）对于每条微博t i 按公式Score(t i )打分
微博情感倾向性分析
娄鑫坡，柴玉梅，昝红英，韩英杰
（郑州大学信息工程学院，郑州 450001）摘要：本文主要介绍郑州大学自然语言处理实验室（ZZUNLP）在参加 NLP&CC2012 中文微博情感分析评测中完成的系统。其中评测共分 3 个任务，包括观点句识别、情感倾向性分析和情感要素抽取。对于三个任务，其中观点句识别和情感倾向性分析采用了基于表情符号的规则方法和基于情感词典的规则方法，情感要素抽取采用了基于依存句法分析的评价对象抽取方法。关键词：情感分析；情感词；句法分析；微博
图1 首先通过情感词 “渣” 找情面的 SBV 结构， “[2]是_[1]配置(SBV)” 构成 SBV 依存关系，而依存关系中的主语为配置，而配置前面有修饰词“神马” ，与配置构成依存关系，其依存
关系为“[2]配置_[1]神马（ATT） ” ，则抽取“神马配置”作为该条微博的情感对象。情感要素抽取过程如下： Step1：对每条微博用哈尔滨工业大学的句法分析处理。 Step2：对于句子中每个词对应情感词词典 Dict 判断是否为情感词。如果是情感词转（3），否则继续查找，如果到句子末尾转（6） Step3：如果该词为情感词，则查找该情感词前面是否含有 SBV 依存关系，是则判断该依存关系中主语是否为第一人称，如果主语不是第一人称则转（4），否则一直往前查找 SBV 结构，如果到句首依然没有没则转（5）。 Step4：抽取该主语并且查找主语前是否有词与该主语形成 ATT 依存关系，有则一块抽取并一直往前找，直到没有存在 ATT 依存关系为止。 Step5：抽取主题作为情感对象。转（2） Step6：转一下条微博处理。 4 实验及分析 NLP&CC2012 的评测语料包含大约 30，000 篇微博，给定了 20 个主题，其中包括产品名，事件名等。情感词词典是通过人工浏览大量的微博语料抽取的，其中褒义词 577 个，贬义词 3548 个。 4.1 任务 1 任务描述：针对每条微博的中各个句子，本任务要求判断该句是观点句还是非观点句。观点句的定义不包括表达自我情感、意愿或心情的句子，只限定于对特定事物或对象的评价，不包括内心自我情感、意愿或心情。表一评测结果正确率 ZZU_opinion 平均结果最佳结果 4.2 任务 2 任务描述：本任务要求判断微博中每天观点句的情感倾向。评测数据集包括每条微博中的各个句子，需要在任务 1 观点句识别的基础上再进行观点句的倾向性分许。观点句的情感倾向性可以分为正面（POS），负面（NEG）和其他（OTHER）。 0.765 0.727 0.671 微平均召回率 0.647 0.615 0.944 F值 0.701 0.647 0.784 正确率 0.760 0.727 0.674 任务 1 的评测结果宏平均召回率 0.640 0.607 0.942 F值 0.680 0.634 0.783

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。

微博情感分析评测总结

情感要素抽取
宽松评价
微平均
Precision
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000 0.000
0.050
0.100
0.150
0.200 0.250 Recall
0.300
0.350
0.400
情感要素抽取
宽松评价
微平均
25.0% 20.0% 百 15.0% 分比 10.0%
”#官二代求爱不成将少女毁容# 这种畜生是怎么被教育出来的啊！！！！” -> “官二代”
人称代词需要尽可能在当前微博内进行指代消解：
“小明就读于北京大学，他是名优秀的学生。”->”小明“
抽取出句子中每个情感片段所对应的情感对象：
“你根本已经不是个人了，你比蛇还冷血，你比畜生还畜生。” -> “你” “你” “你”
情感倾向性判断
宏平均
Precision
1.000
0.900
0.800
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000 0.000
0.100
0.200
0.300
0.400 0.500 Recall
0.600
0.700
0.800
0.900
情感倾向性判断
宏平均
16.0% 14.0% 12.0% 10.0% 百分 8.0% 比 6.0%
5.0% 0.0%
F-measure
0.00-0.05 0.05-0.10 0.10-0.15 0.15-0.20 0.20-0.25 0.25-0.30 0.30-0.35 0.35-0.40 0.40-0.45 0.45-0.50 0.50-0.55 0.55-0.60 0.60-0.65 0.65-0.70 0.70-0.75 0.75-0.80 0.80-0.85 0.85-0.90 0.90-0.95 0.95-1.00

微博热点话题的情感分析研究

微博热点话题的情感分析研究随着社交媒体的普及，人们越来越频繁地在微博上发表自己的情感。

微博上的热点话题也往往能够反映社会热点和人们的情感动态。

因此，对微博热点话题进行情感分析研究具有重要意义。

一、什么是情感分析情感分析，又叫情感识别、情感判别，是指通过对人类语言的处理和分析，对其中蕴含的情感进行识别的一项技术。

常见的情感分析包括正向情感、负向情感和中性情感。

二、微博热点话题的情感分析应用1.情感分析对于评估社会状况具有重要意义。

随着社交媒体的兴起，越来越多的人们会在微博上表达自己的情感和观点。

通过对微博热点话题进行情感分析可以得出人们对社会热点和事件的态度，从而评估社会状况。

2.情感分析对于品牌营销具有重要意义。

微博是一个品牌宣传和营销的重要平台，通过对微博上的话题和用户情感的分析，可以帮助企业更好地了解消费者需求，制定更加符合市场需求的营销策略。

3.情感分析对于舆情监测具有重要意义。

微博上的热点话题往往能够反映社会舆情，通过对微博热点话题的情感分析可以帮助政府和企业了解社会热点和民意动态，制定相应的政策和营销策略。

三、微博热点话题的情感分析方法1.通过情感词典进行情感分析。

情感词典是一个包含正向情感词、负向情感词和中性情感词的词库。

通过对微博文本中出现的情感词汇进行统计和分析，得出微博话题的情感极性。

2.通过机器学习进行情感分析。

机器学习是一种无监督学习的方法，通过对大量的微博文本进行学习和模拟，训练机器语言模型，得出微博话题的情感极性。

四、微博热点话题的情感分析研究现状目前，国内外已经有不少学者对微博热点话题进行了情感分析研究。

其中，一些研究结果表明，不同领域的微博话题的情感极性存在一定的区别，不同性别和年龄段的微博用户的情感表现也存在差异。

此外，随着深度学习和人工智能技术的发展，微博热点话题的情感分析研究也越来越精准和准确。

总之，微博热点话题的情感分析研究对于社会状况评估、品牌营销和舆情监测具有重要意义。

微博情感分析（一）

微博情感分析（⼀）话说微博⾯世已经很久了，但对于微博信息的挖掘却才刚刚起步，这其中的原因当然有信息挖掘的技术还不成熟，但我觉得主要问题还是在于中⽂信息处理的技术还处于萌芽的阶段。

中⽂语⾔本⾝信息量就很⼤，歧义性词汇多，再加上微博语⾔语义不整、微博媒介本体中夹杂着⼤量的标签，导致微博技术发展缓慢。

在现在的⽹络上，⽤户通过⽹络主动地表达⾃⼰的观点或对其他⼈或事件的态度，主观性强；微博载体规定的语⾔只有140字，使信息在微博中呈现出碎⽚化、即时化和移动化的特性，⽽不再是具有完整的上下⽂信息。

通过微博⾃由、便捷、即时地抒发⾃⼰的情感，已成为互联⽹上的时尚，同时也使得其成为热点事件产⽣和谈论的重要场所，其中热点事件指某⼀时间内被⼴泛关注、争论、议论的事件、话题或者信息，因此对微博平台中热点事件的发现、监控及管理等⽅⾯的研究就显得很重要。

微博作为⼀种新兴媒体，有它独特的⽂本结构形式。

话题型微博指的是围绕某⼀话题即标签阐发意见、进⾏讨论的微博形式，因此在观点句的使⽤、表达观点使⽤的语⾔⼿段以及评价对象的隐现上也有与众不同的特点。

我觉得“究竟140个字能表达多少情感”这个问题⾮常值得讨论。

可能在⼤多数情况下，对于⼀个事件的讨论仅仅简单的叙述就要超过140了，更别提表达⼀种深刻的意见。

⽤户对于事件的评论更多的是⼀种调侃⽽并⾮真正的评论，这就导致了两⽅⾯的问题：第⼀，在⽆法全⾯表达出⽤户对问题的态度的前提下，⽤户发表的评论微博能不能反映⽤户的真实情感态度；第⼆，由于⽤户情感表达不全⾯，可能⽤户发表的情感微博反⽽成为了⽤户潜意识的第⼀情感，⽽在这个阶段可能还需要对⽤户进⾏⼼理学、⾏为学上的分析，这也就超出了“微博情感分析”的范围了。

所以，如果要想真正的挖掘出⽤户情感的倾向，⽤户的⼼理、性格和习惯应该有很⼤的影响⽐例。

再深⼊⼀点，由于只能输⼊140字，⽤户必须在有限的空间内表达出⾃⼰的态度，⽤户会不会在⼤多数的评论中出现词汇簇的共线？如果能找到⽤户评论的词汇共线链，我觉得这就能对⽤户的性格和⼼理做出⼀定的分析。

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

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。

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。

微博数据情感分析研究

微博数据情感分析研究随着社交网络的发展，微博作为一种典型的社交媒体平台，已经成为人们主动获取信息和表达情感的重要途径之一。

在微博平台上，用户可以发表自己的想法、分享照片、视频以及出现在生活中的点点滴滴。

这样一个巨大的信息交流平台，自然会吸引着大量的用户积极参与其中，同时也吸引着众多的研究者来挖掘其中蕴含的价值。

微博数据的情感分析研究可以从多个角度探究和分析人们的情感，从而了解当前社会所处的情感环境和民意倾向。

一、什么是情感分析情感分析是指从大量文本信息中，通过机器学习和自然语言处理等技术手段，对文本所表达的情感进行分类和分析的过程。

大致可以分为三类：1. 情感分类：在大量的文本信息中自动识别文本的情感色彩，将其划分为正面情感、负面情感和中性情感。

2. 情感倾向分析：通过对大量文本的情感分析结果进行比较，从而了解文本的情感倾向，如针对某个品牌或产品的用户情感态度。

3. 文本情感分析：对文本的不同维度的情感进行量化分析，如对不同领域的文本进行情感分析，了解不同领域的情感发展态势。

二、微博数据的情感分析应用微博平台是一个巨大的文本信息平台，用户可以自由的表达自己的情感、想法和看法。

因此，微博数据的情感分析有着广泛的应用场景。

1. 社会调查：针对社会事件的微博数据情感分析可以了解公众在该事件上的情感态度和倾向，从而了解全社会的舆论态势。

2. 政府监管：各级政府都对民意问题非常关注，因此，政府可以利用微博数据的情感分析技术来了解当前民意和情感走向，从而提高政府决策的科学性和民主性。

3. 品牌管理：对于品牌管理者来说，微博数据的情感分析可以了解公众对某个品牌或产品的情感态度，为品牌管理者提供调整品牌形象、提高品牌竞争力的科学依据。

4. 网络安全：通过微博数据的情感分析，可以发现和预防一些网络安全问题，如网络欺凌、网络谣言等，保障公众的网络安全。

三、微博数据情感分析技术特点微博数据情感分析技术有其独特之处，需要善于发掘其特点，从而更好地进行调查分析。

基于svm算法的微博评论数据情感分析

0 引言微博由于其内容简短且十分丰富，时时性强且连接范围广而在Internet 用户中非常受欢迎。

它已逐渐成为人们表达意见和发泄情绪的一种方式。

微博文本的情感分析的主要目的是从微博文本中分析用户对产品、新闻、热点事件和其他评论信息的看法和态度。

它也是对用户思维活动和情感的分析。

使用深度学习模型分析情感时，必须将文本转换为机器可识别的形式。

常用的方法是为文本训练单词矢量，但是以传统方式训练的单词矢量没有充分利用情感信息，人们都在微博在表达情感时，表情符号通常用于表达用户感受。

一些研究表明，表情符号比情感词具有更强的情感区别。

因此，表情符号的情感特征可以用作分析训练情感的模型的特征向量。

1 相关工作国外许多著名的国际会议情感分析的趋势持续走高，相关的研究成果层出不穷。

Bang 等使用电影评论为实验数据，运用机器学习算法对评论进行情感分析的判断。

在实验中，预先处理了评论，并分别使用朴素贝叶斯和极端熵模型以不同方式（包括标记语音部分、单个组、双组、否定单词提取等）选择了功能。

SVM 来确定文本的情感倾向，即正面或负面情绪。

最终的实验结果表明，SVM 的准确性为83％，在三种机器学习方法中表现最佳。

人们渴望通过微博学习信息，并与他人互动并分享自己的情感。

这吸引了越来越多的研究人员来分析用户情感。

2 基于话题聚类与情感强度的中文微博舆情分析模型2.1 数据集成获取与预处理（1）数据预处理。

文字处理是一种非常成熟的自然语言处理技术，包括标记语音部分，分词，标记的实体识别和停用词过滤。

根据规则提取微博中的文本，照片，视频和其他信息。

根据微博文本的属性过滤URL 等，以清除无意义的微博文本。

（2）微博情感信息抽取。

单词提取是在预处理数据集中提取用于分类任务的向量的功能。

在提取标注词的方法中，使用提取算法来识别高频词，即标注词，其可以代表总体评估中的情感方向特征。

2.2 S VM 分类算法SVM 其主要思想是对两类进行分类，并在高维空间中找到理想平面。

sentiment analysis中文数据集 -回复

sentiment analysis中文数据集-回复主题：sentiment analysis中文数据集引言：随着人工智能和自然语言处理的快速发展，情感分析(sentiment analysis)成为了一个关注度不断提升的研究领域。

情感分析旨在从文本数据中提取出情感倾向，以了解人们对于特定主题的情感态度。

然而，情感分析的应用并不仅限于英文语料库，中文语料库也扮演着重要的角色。

因此，本文将探讨sentiment analysis中文数据集的重要性，并介绍一些常用的中文情感分析数据集。

一、sentiment analysis中文数据集的重要性中文作为世界上最广泛使用的语言之一，拥有众多的用户和大量的文本数据。

在互联网时代，用户在社交媒体、评论和在线论坛等平台上表达自己的观点和情感成为了一种常见现象。

因此，对于进行情感分析来说，中文数据集具有重要的实用性和价值性。

1.洞察用户需求：通过对中文数据集进行情感分析，可以深入了解用户对于不同主题的态度和偏好。

这些洞察可以帮助企业进行市场调研、产品定位和服务改进，满足用户的需求。

2.社会舆情分析：情感分析中文数据集还可以用于社会舆情的监测和分析。

例如，政府可以通过对社交媒体上的评论进行情感分析来了解公众对政策的反馈和情感态度，进而进行相应的调整和决策。

3.品牌管理：情感分析中文数据集可以帮助企业监测和管理品牌形象。

通过分析用户对于产品和服务的情感评价，企业可以及时调整和改进自身形象，增强品牌竞争力。

二、常用的中文情感分析数据集针对中文情感分析，研究者和开发者广泛使用各种数据集，以下是一些常见的中文情感分析数据集：1. THUCNews情感分类数据集：该数据集包含了一百万篇新闻文本，涵盖了多个领域和主题。

每篇新闻都标记了对应的情感类别，包括正面、中性和负面。

2. Sina Weibo情感分析数据集：该数据集采集了来自新浪微博的评论文本，并将其中的情感分类为积极、消极和中性。

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。

基于大数据分析的中文微博舆情分析与预测

基于大数据分析的中文微博舆情分析与预测中文微博舆情分析与预测是一种基于大数据分析的方法，用于捕捉和分析微博平台上的舆情信息，并通过数据预测模型来预测未来可能发生的事件。

随着微博的普及和使用率的增加，社交媒体逐渐成为公众表达意见和观点的主要渠道之一。

因此，对中文微博舆情进行分析和预测对于政府、企业和个人具有重要意义。

中文微博舆情分析与预测主要通过以下的步骤进行：1. 数据收集：首先，需要从微博平台上收集相关的中文微博数据。

这些数据可以包括用户的发帖内容、转发数、评论数、点赞数等信息。

同时，还需要注意收集数据的时间范围和数据的来源，以确保数据的可靠性和有效性。

2. 数据清洗和处理：由于微博平台上存在大量的噪声数据和冗余信息，所以在进行舆情分析之前需要对数据进行清洗和处理。

数据清洗的过程包括去除重复数据、过滤垃圾数据、纠正数据错误等。

处理数据的过程包括对文本进行分词、去除停用词、提取关键词等。

3. 情感分析：中文微博舆情分析的一个重要步骤是情感分析。

情感分析是通过对微博文本进行情感识别和分类，来判断微博用户的情绪倾向。

情感分析可以采用基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。

通过情感分析，可以对微博舆情进行正面、中性、负面的分类，从而得到舆情的整体倾向。

4. 话题识别和主题建模：中文微博舆情分析还需要进行话题识别和主题建模。

话题识别是通过对微博文本进行聚类和分类，来确定微博用户的关注点和热门话题。

主题建模是对舆情数据进行主题提取和聚类，以便更好地理解和分析微博舆情。

通过话题识别和主题建模，可以对微博舆情进行更深入的分析和解读。

5. 数据预测模型：基于大数据分析的中文微博舆情分析还可以利用数据预测模型来预测未来可能发生的事件。

数据预测模型可以使用统计学方法、机器学习方法和深度学习方法等。

通过将历史的舆情数据和其他相关数据输入到预测模型中，可以预测未来可能发生的事件的概率和趋势。

中文微博舆情分析与预测在实际应用中有着广泛的应用和重要意义。

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2012年CCF自然语言处理与中文计算会议中文微博情感分析评测结果1.提交结果编号本次评测共有34支队伍提交53组有效结果，提交结果编号及所属参评单位对应情况如表1所示。

表1 提交结果编号与参评单位对照表提交结果编号参评单位1 北京工商大学2 北京工商大学3 北京航空航天大学计算机学院4 北京航空航天大学计算机学院5 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心16 北京理工大学网络搜索挖掘与安全实验室7 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心28 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心29 大连理工大学10 大连理工大学11 广东工业大学DMIR实验室12 哈尔滨工业大学语言技术研究中心网络智能研究室13 哈尔滨工业大学语言技术研究中心网络智能研究室14 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院/机器智能与翻译研究室15 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院/机器智能与翻译研究室16 哈尔滨工业大学（威海）17 海军工程大学信息安全系18 黑龙江大学计算机科学技术学院19 湖南工业大学计算机与通信学院20 湖南工业大学计算机与通信学院21 湖南科技大学外国语学院22 华侨大学计算机科学与技术学院23 华侨大学计算机科学与技术学院24 华中科技大学25 南京大学计算机科学与技术系自然语言处理研究组26 南京理工大学27 南京理工大学28 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室信息检索组29 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室信息检索组1参评队伍联系人为刘全超2参评队伍联系人为王金刚提交结果编号参评单位30 厦门大学人工智能研究所31 厦门大学人工智能研究所32 上海交通大学中德语言技术联合实验室33 上海交通大学中德语言技术联合实验室34 上海交通大学计算机系35 上海交通大学计算机系36 上海交通大学信息内容分析技术国家工程实验室37 上海交通大学信息内容分析技术国家工程实验室38 同济大学计算机科学与技术系39 武汉大学计算机学院40 武汉大学计算机学院41 西安交通大学/山西省天地网技术重点实验室42 西南大学计算机信息科学学院1010实验室43 浙江大学城市学院44 浙江工商大学计算机与信息工程学院45 浙江工商大学计算机与信息工程学院46 郑州大学自然语言处理实验室47 郑州大学自然语言处理实验室48 中国传媒大学国家语言资源监测与研究中心有声媒体语言分中心49 中国传媒大学国家语言资源监测与研究中心有声媒体语言分中心50 中国科学院声学研究所51 中国科技大学知识与数据工程实验室52 中国科技大学知识与数据工程实验室53 北京交通大学自然语言处理研究室2.观点句识别评测结果针对每条微博中的各个句子，本任务要求判断出该句是观点句还是非观点句。

评测使用正确率（Precision），召回率（Recall）和 F 值（F-measure）来评价各个参赛队伍对观点句的识别结果。

微平均以整个数据集为一个评价单元，计算整体的评价指标；宏平均以每个话题为一个评价单元，计算参评系统在该话题中的评价指标，最后计算所有话题上各指标的平均值。

评测结果如表2所示。

表2 观点句识别评测结果结果编号微平均宏平均正确率召回率F值正确率召回率F值1 0.743 0.691 0.716 0.745 0.680 0.7072 0.733 0.746 0.739 0.734 0.735 0.7313 0.681 0.918 0.782 0.684 0.914 0.7794 0.707 0.577 0.635 0.715 0.577 0.6325 0.673 0.773 0.720 0.680 0.774 0.7126 0.742 0.694 0.717 0.706 0.684 0.6927 0.740 0.557 0.636 0.733 0.541 0.618正确率召回率F值正确率召回率F值8 0.734 0.528 0.614 0.724 0.514 0.5999 0.825 0.603 0.697 0.828 0.589 0.67910 0.822 0.592 0.688 0.824 0.581 0.67411 0.835 0.449 0.584 0.836 0.435 0.55712 0.738 0.726 0.732 0.743 0.717 0.72613 0.738 0.726 0.732 0.743 0.717 0.72614 0.619 0.378 0.469 0.601 0.383 0.41315 0.619 0.378 0.469 0.601 0.383 0.41316 0.647 0.757 0.697 0.648 0.751 0.68917 0.828 0.537 0.651 0.826 0.520 0.62918 0.728 0.502 0.594 0.736 0.502 0.58219 0.747 0.439 0.553 0.741 0.431 0.54220 0.781 0.406 0.534 0.776 0.395 0.52021 0.746 0.772 0.759 0.747 0.757 0.74822 0.707 0.656 0.681 0.713 0.651 0.67223 0.700 0.733 0.716 0.705 0.734 0.71324 0.737 0.536 0.621 0.743 0.522 0.60725 0.695 0.473 0.563 0.695 0.461 0.54826 0.745 0.406 0.525 0.742 0.394 0.50327 0.745 0.406 0.525 0.742 0.394 0.50328 0.714 0.717 0.716 0.722 0.708 0.70429 0.715 0.745 0.729 0.721 0.738 0.72130 0.740 0.646 0.690 0.744 0.639 0.68031 0.733 0.683 0.707 0.737 0.678 0.70232 0.671 0.944 0.784 0.674 0.942 0.78333 0.671 0.944 0.784 0.674 0.942 0.78334 0.805 0.588 0.680 0.807 0.581 0.67135 0.745 0.789 0.767 0.748 0.782 0.76036 0.674 0.891 0.768 0.679 0.892 0.76437 0.660 0.871 0.751 0.663 0.869 0.74738 0.704 0.562 0.625 0.699 0.557 0.61539 0.725 0.632 0.675 0.723 0.618 0.66140 0.708 0.649 0.677 0.708 0.634 0.66341 0.638 0.221 0.328 0.630 0.217 0.32042 0.783 0.338 0.472 0.792 0.337 0.45243 0.780 0.455 0.575 0.781 0.443 0.55744 0.696 0.348 0.464 0.686 0.348 0.44645 0.645 0.959 0.772 0.649 0.960 0.77046 0.765 0.647 0.701 0.760 0.641 0.68047 0.779 0.542 0.639 0.767 0.529 0.61548 0.756 0.802 0.779 0.758 0.788 0.769正确率召回率F值正确率召回率F值49 0.756 0.812 0.783 0.757 0.797 0.77350 0.773 0.119 0.206 0.766 0.112 0.18151 0.728 0.658 0.691 0.732 0.651 0.68652 0.716 0.716 0.716 0.719 0.712 0.71153 0.701 0.334 0.452 0.707 0.341 0.4543.情感倾向性判断评测结果本任务要求判断微博中每条观点句的情感倾向。

本任务同样使用正确率（Precision），召回率（Recall）和F 值（F-measure）作为评价标准。

评测结果如表3所示。

表3 情感倾向性判断评测结果结果编号微平均宏平均正确率召回率F值正确率召回率F值1 0.831 0.574 0.679 0.823 0.563 0.6662 0.824 0.614 0.704 0.825 0.608 0.6983 0.761 0.698 0.728 0.768 0.702 0.7334 0.764 0.440 0.559 0.758 0.445 0.5595 0.734 0.568 0.640 0.738 0.574 0.6426 0.782 0.565 0.656 0.783 0.562 0.6537 0.724 0.403 0.518 0.708 0.387 0.4968 0.718 0.379 0.496 0.703 0.365 0.4779 0.841 0.507 0.633 0.849 0.497 0.62010 0.833 0.493 0.619 0.843 0.487 0.61111 0.426 0.426 0.426 0.413 0.413 0.41312 0.881 0.640 0.741 0.878 0.632 0.73313 0.863 0.626 0.726 0.860 0.619 0.71814 0.258 0.097 0.141 0.341 0.105 0.13915 0.261 0.099 0.143 0.342 0.107 0.14116 0.559 0.559 0.559 0.561 0.561 0.56117 0.772 0.415 0.540 0.776 0.404 0.52318 0.809 0.406 0.541 0.791 0.407 0.53019 0.598 0.262 0.365 0.583 0.253 0.35020 0.594 0.241 0.343 0.578 0.232 0.32821 0.796 0.614 0.693 0.789 0.600 0.67924 0.643 0.344 0.449 0.641 0.335 0.43725 0.803 0.379 0.515 0.800 0.370 0.50226 0.647 0.399 0.493 0.641 0.390 0.48228 0.788 0.565 0.658 0.780 0.562 0.64929 0.794 0.591 0.678 0.786 0.590 0.67130 0.740 0.478 0.580 0.734 0.472 0.57231 0.725 0.495 0.588 0.725 0.490 0.583正确率召回率F值正确率召回率F值34 0.893 0.481 0.625 0.895 0.481 0.62235 0.886 0.631 0.737 0.888 0.630 0.73336 0.587 0.587 0.587 0.579 0.579 0.57937 0.850 0.850 0.850 0.854 0.854 0.85438 0.691 0.389 0.498 0.693 0.387 0.49139 0.809 0.511 0.627 0.799 0.496 0.60740 0.740 0.480 0.582 0.731 0.465 0.56541 0.832 0.184 0.301 0.829 0.181 0.29342 0.288 0.288 0.288 0.289 0.289 0.28943 0.879 0.400 0.550 0.872 0.391 0.53344 0.803 0.266 0.399 0.733 0.263 0.37545 0.804 0.771 0.787 0.809 0.778 0.79346 0.902 0.584 0.709 0.899 0.578 0.69047 0.857 0.464 0.602 0.855 0.452 0.57948 0.842 0.675 0.749 0.840 0.663 0.73949 0.844 0.685 0.756 0.842 0.672 0.74550 0.108 0.108 0.108 0.102 0.102 0.10251 0.476 0.341 0.397 0.459 0.329 0.38252 0.476 0.341 0.397 0.459 0.329 0.38253 0.450 0.150 0.225 0.435 0.151 0.2224.情感要素抽取评测结果本任务要求找出微博中每条观点句作者的评价对象，即情感对象，同时判断针对情感对象的观点极性。