微博探究
新浪微博服务使用协议
《微博服务使用协议》 1. 特别提示 1.1 北京微梦创科网络技术有限公司、微梦创科网络科技（中国）有限公司及相关关联企业（以下合称"微梦公司"）同意按照本协议的规定及其不时发布的操作规则提供基于互联网以及移动网的新浪网微博客服务（以下称"微博服务"），为获得微博服务，微博服务使用人（以下称"用户"）应当基于了解本协议全部内容，在独立思考的基础上认可、同意本协议的全部条款并按照页面上的提示完成全部的注册程序。用户在进行注册程序过程中点击"同意" 按钮即表示用户完全接受《新浪网络服务使用协议》、《微博服务使用协议》、《微博社区公约（试行）》及微梦公司公示的各项规则、规范。 1.2 用户注册成功后，微梦公司将为用户基于微博服务使用的客观需要而在申请、注册微博服务时，按照注册要求提供的帐号开通微博服务，用户有权在微梦公司为其开通、并同意向其提供服务的基础上使用微博服务。该用户帐号和密码由用户负责保管；用户使用微博服务过程中，须对自身使用微博服务的行为，对任何由用户通过微博服务服务发布、公开的信息，及对由此产生的任何后果承担全部责任。用户提交、发布或显示的信息将对其他微博服务用户及第三方服务及网站可见(用户可通过设置功能自行控制、把握可查阅其信息的帐号类型)。 1.3 为提高用户的微博服务使用感受和满意度，用户同意微梦公司将基于用户的操作行为对用户数据进行调查研究和分析，从而进一步优化微博服务。 2. 服务内容 2.1 微博服务的具体内容由微梦公司根据实际情况提供，包括但不限于授权用户通过其帐号，使用微博服务发布观点、评论、图片、视频、转发链接、长微博（使用长微博会自动开通打赏功能，《微博打赏服务协议》详见：https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/R7bHnV4）等，微梦公司有权对其提供的服务或产品形态进行升级或其他调整，并将及时更新页面/告知用户。 2.2 微梦公司提供的部分网络服务为收费的网络服务，用户使用收费网络服务需要向微梦公司支付一定的费用。对于收费的网络服务，微梦公司会在用户使用之前给予用户明确的提示，只有用户根据提示确认其愿意支付相关费用，用户才能使用该等收费网络服务。如用户拒绝支付相关费用，则微梦公司有权不向用户提供该等收费网络服务。微梦公司为部分微博签约自媒体作者开通了付费阅读功能，用户需要通过微博支付向付费阅读作者支付款项，才能阅读相应付费阅读文章。《微博付费阅读作者协议》详见：https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/aj/static/author.html 《微博付费阅读读者协议》详见：https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/aj/static/reader.html
新浪微博代运营服务(托管)合同
新浪微博运营服务合同合同编号___________ 甲方：_______________________________ 乙方： （请填写与下面所盖公章一致的企业名称全名） 一、合同生效期：_____年_____月_____日到_____年_____月_____日 二、双方资料： 三、服务项目与费用（表一）： 四、服务条款 1.乙方为公司，为甲方提供新浪微博运营服务。 2.甲方保证其提交的信息真实、准确、及时、完整，否则由此引发直接或间接法律纠纷，所涉及的任何法律责任或赔 偿由甲方承担。甲方同意乙方采用电话、邮件或上门拜访等方式进行确认。 3.甲方选择乙方为其提供新浪微博运营服务，即视为同意乙方通过新浪微博在各种浏览器及各种终端显示设备上展示 其提供的信息。 4.甲方通过乙方提供的服务进行商务活动所引起的一切法律纠纷均与乙方无关。 5.甲方提供的信息必须遵守国家法律法规和互联网有关规定，遵循新浪微博的内容规定，否则乙方有权在未预先告知 甲方的情况下随时删除含有危害中国国家安全、淫秽色情、虚假、诽谤（包括商业诽谤）、非法恐吓和非法骚扰、有损他人名誉、利益、侵权等违法和违反公共秩序的信息和链接。 6.甲方在向乙方支付相应的费用，并且甲方提供的信息资料经乙方确认落实之后，将享受乙方提供相应的服务。7．乙方将严格执行本合同项下的合同金额（表一），乙方收到甲方所付全部合同金额后，即为甲方开展相关业务。8．由于不可抗力或者非乙方能力所能解决的范畴的原因而影响乙方正常的服务和支持时，不应视作乙方违约，甲方对此表示认同。 9．开通粉丝通推广服务时须与北京新浪互联信息服务有限公司微博广告和智投广告的授权代理商签订相关合同，并授权乙方为甲方运营相关业务。 10．本合同未尽事宜由双方协商解决，协商不成时提交乙方所在地人民法院裁决。 11．本合同一式两份，双方各执一份，由双方代表签字盖章后生效，且本协议传真件有效。 12．附加条款：__________________________________________________________________________________________ 甲方（盖章）：乙方（盖章）： 授权代表（签署）：________ 授权代表（签署）：________ 日期：______年____月____日日期：______年____月____日
文本情感分析研究现状
文本情感分析研究现状 机器之心专栏 作者：李明磊 作为NLP领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中 存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP算法专家李明磊为 我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和 进展。 基本概念 为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比 如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。 是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体, aspect/属性，opinio n/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象（target）。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素
、 (entity 体, 输入文木 holder/?点持有者，time/ 时 |i 图i情感分析五要素 举例如下图： 我觉得华为手机非常牛逼。（华为手机* 图2情感分析五要素例子 上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可 以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实 体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、 「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的
微博服务使用协议
微博服务使用协议 特别提示 1.1 _______________ 网络技术有限公司、_____________ 网络科技（中国）有限公司及相关关联企业（以下合称”____________ 公司“）同意按照本协议的规定及其不时发布的操作规则提供基于互联网以及移动网的新浪网微博客服务（以下称“微博服务“），为获得微博服务，微博服务使用人（以下称”用户”）应当基于了解本协议全部内容，在独立思考的基础上认可、同意本协议的全部条款并按照页面上的提示完成全部的注册程序。用户在进行注册程序过程中点击“同意“ 按钮即表示用户完全接受《新浪网络服务使用协议》、《微博服务使用协议》、《微博社区公约（试行）》及___________________________ 公示的各项规则、规范。 1.2 用户注册成功后，________ 公司将为用户基于微博服务使用的 客观需要而在申请、注册微博服务时，按照注册要求提供的帐号开通微
博服务，用户有权在为其开通、并同意向其提供服务
的基础上使用微博服务。该用户帐号和密码由用户负责保管；用户使用微博服务过程中，须对自身使用微博服务的行为，对任何由用户通过微博服务服务发布、公开的信息，及对由此产生的任何后果承担全部责任。用户提交、发布或显示的信息将对其他微博服务用户及第三方服务及网站可见（用户可通过设置功能自行控制、把握可查阅其信息的帐号类型）。 1.3 为提高用户的微博服务使用感受和满意度，用户同意___________ 公司将基于用户的操作行为对用户数据进行调查研究和分析，从而进一步优化微博服务。 2.服务内容 2.1 微博服务的具体内容由_________ 公司根据实际情况提供，包括但不限于授权用户通过其帐号，使用微博服务发布观点、评论、图片、视频、转发链接等，_________________ 公司有权对其提供的服务或产 品形态进行升级或其他调整，并将及时更新页面/告知用户。
不同人格倾向微博用户的情绪表达分析
不同人格倾向微博用户的情绪表达分析 微博平台作为中文区最大的社交网络媒体早已成为网民发表观 点与表达情绪的重要阵地。社交网络媒体文本中蕴含的情绪信息能够对他人产生影响,并且有可能在公共事件传播上起到不可忽视的作用,这就使得有必要探究个体在此类环境中的情绪表达特点。人格作为影响情绪表达的重要因素,以往在研究人格对情绪表达的影响时,通常 以压力情景作为实验场景,将情绪表达作为个体面对压力时的情绪应对策略。对于社交网络媒体环境下,人格对情绪表达的影响还研究得比较少。因此,本研究选择微博平台,对不同人格倾向用户的情绪表达特点进行分析。由于利用传统问卷获取大量微博用户的人格分数费时费力,本研究首先选择建立分类模型以实现对微博用户的人格预测, 再使用在线文本分析技术对不同人格类型微博用户的情绪表达特点 进行分析。在研究一中,首先利用前人研究结果中与大五人格各维度最相关的表达词汇作为种子词,进行翻译和分类。再随机爬取3374名中文活跃微博用户的原创微博作为语料库,利用Word2Vec和语料库 对翻译后的种子词进行扩充。再基于协商一致原则,由两名心理学硕士对扩充后的词汇进行筛选,形成初版人格词库。随后,选取三种分类机器学习算法对初版人格词库进行验证,并且利用随机森林结果中的特征重要性对初版人格词库中的词汇进行筛选,形成最终版的人格词库和人格预测模型。在研究二中,根据研究一得到的人格词库和人格预测模型对从微博平台随机爬取的1868名微博用户打上人格标签, 分为高低两种人格倾向。再根据已有的情绪词库、否定词库和词汇匹
配技术进行情感分析,计算含有每种情绪类别情绪词的微博条数占比,并利用贝叶斯t检验对高低两种人格倾向用户的结果进行分析。最后对大五人格各维度下高倾向用户的情感分析结果进行总结。据此,本研究得到以下结论:(1)从混合情绪角度出发,高开放性微博用户会表达更少消极情绪;高尽责性微博用户会表达更少消极情绪;高外倾性 微博用户会表达更多积极情绪,表达更加情绪化;高宜人性微博用户 会表达更多积极情绪,更少消极情绪;高神经质微博用户会表达更多 消极情绪,表达更加情绪化。(2)从8种基本情绪的角度出发,高开放性微博用户会表达更少愤怒情绪;高尽责性微博用户会表达更少愤怒情绪;高外倾性微博用户会表达更多的快乐和喜爱情绪;高宜人性微 博用户会表达更多快乐、喜爱和期待情绪,表达更少愤怒、焦虑和厌恶情绪;高神经质微博用户会表达更多愤怒、焦虑、厌恶和悲伤情绪。
中文微博情感分析评测结果(2012)
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1 6 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2 8 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2 9 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
微博营销中的微博整合服务内容
微博营销是以传播学理论为基础，营销学经典理论与案例为指导，集成以往网络媒介营销手段的一种营销途径。下面来看看微博营销中的微博整合服务内容。 1、新闻营销策划与发布类服务 新闻营销策略和发布类的服务充分利用多家网络媒体公关资源。 2、论坛、社区类营销服务 a、网络话题(事件)策划与口碑营销服务热点网络话题是网民们最关注的焦点，我们将通过我们的优势创意将企业的品牌、logo及产品信息有效并融洽的融合到网民的热议话题，形成一定规模的转载，从而实现品牌的植入式营销价值。 b、论坛社区(BBS)、SNS、博客(微博)营销、互动问答、百科、论坛签名、精准邮件投放. - BBS ·根据产品的消费群体，选择合适的即时通讯圈，进行网络传播。 - 博客·搭配企业产品图文信息，优化营销内容及相关产品话题，实现官方博客打造，精准符合中小企业营销。·传播内容：产品介绍、企业活动、优化企业潜在客户转化搜索词。 - 互动问答·以问答模式实现对企业品牌、网址、产品、服务的植入，对潜在购买者的问答做出解释。·传播内容：企业品牌、网址、产品、服务。
- 百科·针对百科权威性、搜索的高排名，有限的在百度内容中植入企业的产品介绍及相关图文信息。 - 论坛签名·针对企业网站的外链优化，能够有效实现企业网站的权重提升。 - 精准邮件投放·以QQ群为单位，精准到潜在客户群体，邮件展示率、打开率、有效率转化高。 提供sns、微博营销服务··提供以转载分享互动为基础的好友式营销，品牌的口碑传播速度快，时效性爆发速度快。尤其是基于微博粉丝式的转播类营销，适合企业活动、口碑、新产品上市、娱乐营销。 3、网络视频创意传播服务 网络视频创意传播服务针对目标群体在网络视频中的特征，制定网络视频传播策略和方案，提供视频传播范围选择和传播主题设计，安排传播节奏并执行传播维护，提交报告。 4、搜索引擎营销( SEM )服务 全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。SEM追求最高的性价比，以最小的投入，获最大的来自搜索引擎的访问量，并产生商业价值。这里的SEM不包括竞价排名、购买关键词广告等付费手段。
多策略中文微博细粒度情绪分析研究
湖南省自然科学基金项目(13JJ4076, 11JJ6047)、湖南省教育厅优秀青年项目(13B101)和衡阳市科技计划项目(2012KJ9)资助 收稿日期: 2013-07-09; 修回日期: 2013-10-11; 网络出版日期: 2013-11-08 北京大学学报(自然科学版), 第50卷, 第1期, 2014年1月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 50, No. 1 (Jan. 2014) doi: 10.13209/j.0479-8023.2014.028 多策略中文微博细粒度情绪分析研究 欧阳纯萍? 阳小华 雷龙艳 徐强 余颖 刘志明 南华大学计算机科学与技术学院, 衡阳421001; ? E-mail: ouyangcp@https://www.360docs.net/doc/8714466298.html, 摘要 针对中文微博用户的情绪分析问题, 提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究, 然后构建有情绪微博的21维特征向量, 最后采用SVM 和KNN 算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象, 结果表明多策略集成方法好于单一分类 算法。在多策略集成方法中, “NB+SVM”方法略优于“NB+KNN”方法。 关键词 细粒度情绪分析; 中文微博; 朴素贝叶斯; SVM; KNN 中图分类号 TP391 Multi-strategy Approach for Fine-Grained Sentiment Analysis of Chinese Microblog OUYANG Chunping ?, YANG Xiaohua, LEI Longyan, XU Qiang, YU Ying, LIU Zhiming School of Comupter Science and Technology, University of South China, Hengyang 421001; ? E-mail: ouyangcp@https://www.360docs.net/doc/8714466298.html, Abstract Fine-grained sentiment analysis of Chinese microblog is investigated and a method of multi-strategy fusion is proposed. Firstly, the authors apply naive Bayesian to identify sentiment or non-sentiment about microblog. Secondly, based on emotion ontology, a method for how to form 21 sentiment features vectors of microblog is presented. At last, fine-grained sentiment of microblog is classified based on SVM and KNN respectively. Experiment results show that multi-strategy fusion is better than a single method, in addition, “NB+SVM” strategy is better than “NB+KNN” strategy. Key words fine-grained sentiment analysis; Chinese microblog; naive Bayesian; support vector machine (SVM); K Nearest Neighbor (KNN) 微博是Web2.0时代分享与传播信息的重要平台, 使人们能够更加方便地评论热点事件, 抒发自己的情绪。因此, 国内外学者围绕微博展开一系列研究, 微博情绪分析是研究热点之一[1]。国外学者 采用基于SVM 的距离监督学习、基于语义的关联分析、基于KNN 的语料强化学习以及基于情感词的语义标注等方法对 Twitter 进行情感分类研究[2?5]。由于中文微博比英文微博具有更丰富的语义信息, 上述方法无法直接应用到中文微博情绪分析中[6]。 所以国内学者从中文微博的特点出发, 致力于中文微博的情感分类和情绪分析研究。谢丽星等[7]提出 一种基于SVM 的层次结构多策略中文微博情感分类方法, 在引入主题相关的特征后, 基于层次结构的多策略方法在正负情感分类上准确率达到67.283%。刘志明等[8]分别使用3种机器学习算法、 3种特征选取算法以及3种特征项权重计算方法对微博正负情感分类进行研究, 实验证明采用SVM 、信息增益和IF-IDF 三者结合的方法对微博情感分类效果较好。韩忠明等[9]以HowNet 情感词典为基础, 构建一个计算短文本情感倾向性的自动机, 在短文本的正负情感分类上较SVM 方法有非常大的优势。文献[10?12]均采用朴素贝叶斯分类器(NB)
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。多个句子表达的感情相互独立、不一致，情绪挖掘意见难以统一。微博非结构化口语表达中混入了很多的谐音字，如“V5”等同于“威武”；英文缩略词，如“OMG”是“Oh， My God！”的缩写；网络用语频出，如“又挂科了，累觉不爱啊！”；表达口语化，难以分辨情绪，如“自然卷留毛线头发啊！！！” （二）由于中文表达的多样性，在对其进行情绪分析时面临诸多困难： a）同一个中文词语在不同语境中能表达不同的情感倾向。如“骄傲的人永远以自我为中心。”和“我为你骄傲，中国！”两句中的“骄傲”，前者表现了厌恶的情绪，后者则传达了喜爱的情绪。 b）不同词性下，词语的情感色彩不一致。如“好”作为副词不表达情感，但是作为形容词则传递了正面情绪。 c）本身不带有情感的词，被寓以特定情感。如“马圈里的那匹黑马今年三岁了。”和“斯诺克国锦赛年仅16岁的小将赵心童黑马成色不减以6：1淘汰世锦赛亚军霍金斯。”中的“黑马”，该词本身并没有任何情感倾向，但常常被使用来形容初出茅庐却取得优异成绩的人或物，具有积极正面的情感。 四、情绪分析方法探索 由于情绪的复杂性和敏感性，不同的研究对于其类别的划分也有很大差异，其中Ekman 通过研究人的面部表情，提出了六种基本情绪状态：喜（joy），哀（sadness），怒（anger），惧（fear），恶（disgust），惊（surprise）。这六种基本情绪分类被自然语言处理领域的自
面向微博文本的情感分析模型研究
面向微博文本的情感分析模型研究 随着互联网和移动通讯的飞速发展,人们参与网络活动越来越频繁,微博每天都产生了大量数据,其包含了用户对事物的情感表达和 评论分析,如何从这些信息中挖掘出情感倾向有着巨大的价值。因此,本文对微博文本展开了情感分析模型的研究。通过调研国内外文献,目前对于情感分析模型的研究主要有情感词典方法、机器学习方法和深度学习方法。本文通过爬取微博数据,对这三种方法进行对比实验,寻找最优的情感分析模型。基于传统情感词典方法的研究。利用波森情感词典,将文本数据分词后遍历词典并加权得到其情感极性,然后 在此基础上利用添加情感副词的方式提升情感词典的效果。情感词典方法的优点是速度快,易于判断主观情感比较明确的句子,但是其缺 点是针对不同场景的迁移能力弱,并且人工构建针对某一领域的情感词典耗时耗力。基于机器学习方法的研究。首先对文本数据进行数据预处理,将经过预处理后的数据分词结果通过Word2vec中Skip-gram 方法转化为词向量,同时利用腾讯开源词向量进行对比输入,然后利 用主流的机器学习分类方法(Logistic回归、随机梯度下降法、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、XGBoost)进行有监督学习,最后对比每种模型的测试集混淆矩阵,发现腾讯开源词向量训练的模型效果均优于Word2vec方法训练出来的词向量。在这些方法中,随机森林、XGBoost这类利用集成思想方法训练的模型效果远远优于单一的分类模型。虽然机器学习方法模型的准确率对比传统情感词典有了很大的提升,但是不足之处是每个训练器都涉及到大量的调参,并对于不同
业务场景的迁移能力不强,机器学习方法已经发展到了瓶颈。基于深度学习方法的研究。通过对经典的多层感知机神经网络、循环神经网络、卷积神经网络和自注意力机制进行对比实验,各类深度学习模型的准确率比情感词典和机器学习的准确率有了较大的提升,其中自注意力机制模型在测试集的准确率达到了91.12%。通过对所有模型进行对比实验,发现自注意力机制所训练的模型无论在训练速度上还是在模型测试集的准确率等方面均优于其他模型。并且它利用序列内部的自我关注,加快了模型收敛的速度。所以,自注意力机制的模型是情感分析任务中综合表现效果最好的模型。
微博服务使用协议
编号：_____________微博服务使用协议 签订日期：_______年______月______日
1. 特别提示 1.1 微博平台同意按照本协议的规定及其不时发布的操作规则向用户提供微博服务，为获得微博服务，微博服务使用人（以下称"用户"）需在认真阅读及独立思考的基础上认可、同意本协议的全部条款（特别是以加粗方式提示用户注意的条款）并按照页面上的提示完成全部的注册程序。用户在进行注册程序过程中点击"同意" 按钮（或实际使用微博服务）即表示用户完全接受本服务协议及《新浪网络服务使用协议》、《微博社区公约》、《微博商业行为规范办法》、《微博举报投诉操作细则》及微博平台公示的各项规则、规范。 1.2 用户注册成功后，微博平台将为用户基于使用微博服务的客观需要而在申请、注册微博服务时，按照注册要求提供的帐号开通微博服务，用户有权在微博平台为其开通并同意向其提供服务的基础上使用微博服务。同时，用户同意： 1.2.1 用户应妥善保管微博帐号及密码，未经微博平台同意，用户不得擅自买卖、转让、出租任何微博帐号或微博昵称。 1.2.2 用户使用微博服务过程中，须对自身使用微博服务的行为，对任何由用户通过微博服务发布、公开的信息，及对由此产生的任何后果承担全部责任。 1.2.3 用户提交、发布或显示的信息将对其他微博服务用户及第三方服务及网站可见(用户可通过设置功能自行控制、把握可查阅其信息的帐号类型)。 1.3 微博内容，是指用户在微博上发布的信息，包括但不限于文字、图片、视频、音频等。不论微博内容是否构成著作权法意义上的可保护客体，用户同意不可撤销
地授权微博平台作为微博内容的独家发布平台，用户所发表的微博内容仅在微博平台上予以独家展示。 未经微博平台事先书面许可，用户不得自行或授权任何第三方以任何形式直接或间接使用微博内容，包括但不限于自行或授权任何第三方发表、复制、转载、更改、引用、链接、下载、同步或以其他方式使用部分或全部微博内容等。 1.4 用户在使用微博服务过程中应当严格遵守微博平台发布的Robots协议，链接地址包括但不限于： https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/robots.txt https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/robots.txt https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/robots.txt 未经微梦公司事先书面同意，任何用户不得以任何方式自行或委托任何第三方以违反上述规定的方式访问微博平台或收集任何微博内容。 1.5 用户同意并无偿授权微博平台以微博平台名义就侵犯用户合法权益的行为（包括但不限于私自复制、使用、编辑、抄袭、在第三方平台上再次发布微博内容等行为）采取任何形式的法律行为，包括但不限于投诉、诉讼等必要的维权措施，由此获取的全部赔偿款项归微博平台独立所有，同时，用户承诺积极配合微博平台行使上述权利，并按照微博平台要求提供相应的证明文件和相关协助。 1.6 微博平台有权直接将本服务或本协议项下权利义务委托给微博平台的关联公司或其他第三方公司进行运营、管理及履行，微博平台无需就此向用户另行获取授权。微博平台将竭尽避免前述委托或变更给用户使用微博服务造成的不便，微博平台届时将尽量及时通过网站、平台、私信、邮件等方式进行通知。本协议中，关联公司是指控制某一方的、或被某一方所控制的、或与某一方共同受控制于同
面向微博事件的民众情绪分类及原因分析
目录 目录 摘要 ............................................................................................................................... I Abstract............................................................................................................................. II 第1章绪论......................................................................................................... - 1 -1.1课题背景与意义............................................................................................. - 1 - 1.1.1课题背景.................................................................................................. - 1 - 1.1.2研究意义.................................................................................................. - 1 -1.2国内外研究现状............................................................................................. - 3 - 1.2.1情感分类.................................................................................................. - 3 - 1.2.2文档聚类.................................................................................................. - 5 -1.3本文的主要研究内容与章节安排................................................................. - 7 -第2章面向微博事件的情绪层次分类 ................................................................. - 9 -2.1引言 ................................................................................................................ - 9 -2.2算法介绍......................................................................................................... - 9 - 2.2.1数据获取................................................................................................ - 10 - 2.2.2文本向量表示算法................................................................................ - 14 - 2.2.3文本分类算法........................................................................................ - 15 -2.3实验与分析................................................................................................... - 17 - 2.3.1评价标准介绍........................................................................................ - 17 - 2.3.2情绪层次分类实验与分析.................................................................... - 18 -2.4本章小结....................................................................................................... - 19 -第3章基于用户历史微博建模的微博情绪分类 ............................................... - 20 -3.1引言 .............................................................................................................. - 20 -3.2算法介绍....................................................................................................... - 20 - 3.2.1数据获取与处理.................................................................................... - 21 - 3.2.2用户历史微博建模................................................................................ - 22 -3.3实验与分析................................................................................................... - 24 - 3.3.1评价标准介绍........................................................................................ - 24 - 3.3.2实验结果与分析.................................................................................... - 24 -3.4本章小结....................................................................................................... - 27 -第4章基于微博事件的情感分布及拐点原因分析............................................ - 28 - III
文本情感分析_赵妍妍
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/8714466298.html, Journal of Software, Vol.21, No.8, August 2010, pp.1834?1848 https://www.360docs.net/doc/8714466298.html, doi: 10.3724/SP.J.1001.2010.03832 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved. ? 文本情感分析 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心,黑龙江哈尔滨 150001) Sentiment Analysis ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (Center for Information Retrieval, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: E-mail: yyzhao@https://www.360docs.net/doc/8714466298.html, Zhao YY, Qin B, Liu T. Sentiment analysis. Journal of Software, 2010,21(8):1834?1848. https://www.360docs.net/doc/8714466298.html,/ 1000-9825/3832.htm Abstract: This paper surveys the state of the art of sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization. Then, the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced. Finally, the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘要: 对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为3项主要任务,即情感信 息抽取、情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分 析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.重在对文本情感分析研究的主流方法和前 沿进展进行概括、比较和分析. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯 的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进. 因此,互联网(如博客和论坛)上产生了大量的用户参与的、对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息. 这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如喜、怒、哀、乐和批评、赞扬等.基于此,潜在的用 户就可以通过浏览这些主观色彩的评论来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐 于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集 和处理,因此迫切需要计算机帮助用户快速获取和整理这些相关评价信息.情感分析(sentiment analysis)技术应 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60803093, 60975055 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2008AA01Z144 (国家高技术研究发展计划(863)) Received 2009-08-14; Revised 2009-12-25; Accepted 2010-03-11
微博情绪分类的关键技术研究
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 目录 摘要 .......................................................................................................................... I Abstract ....................................................................................................................... II 第1章绪论 .. (1) 1.1 课题来源 (1) 1.2 研究目的和意义 (2) 1.3 国内外相关研究 (4) 1.3.1 情感分类概念简介 (4) 1.3.2 传统的情感分类方法 (5) 1.3.3 新兴的情感分类方法 (8) 1.3.4 面向微博的话题抽取 (12) 1.4 本文研究内容 (14) 1.4.1 传统的情感分类方法研究 (15) 1.4.2 新兴的情感分类技术的融合 (15) 1.4.3 微博事件情感分布的原因分析 (15) 1.4.4 微博情绪指数系统展示 (16) 第2章传统的情感分类方法研究 (17) 2.1 引言 (17) 2.2 无监督的基于词典规则的情绪分类 (17) 2.2.1 词典资源收集 (17) 2.2.2 算法流程设计 (19) 2.3 有监督的基于特征抽取的情绪分类 (19) 2.3.1 特征模板设计 (20) 2.3.2 特征工程建设 (20) 2.4 启发式情绪判断规则的自动构建 (21) 2.4.1 算法设计 (22) 2.4.2 构建结果举例 (23) 2.5 实验语料 (23) 2.6 评价指标 (24) 2.7 实验结果 (25) 2.8 本章小结 (25) 第3章新兴的情感分类技术的融合 (27) 3.1 引言 (27)