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文檔簡介
1、近年來，微型博客（簡稱微博）越來越受到網(wǎng)絡(luò)用戶的青睞，成千上萬的用戶通過發(fā)布微博共享他們的觀點和情感。其中，有大量帶有情感傾向（認為某事物“好”或“壞”）的微博文本，這些微博文本反映了微博作者的情緒。一方面，微博漸漸成為研究意見挖掘和情感分析非常寶貴的意見資源；另一方面，微博也為意見挖掘和情感分析提出了新的要求和挑戰(zhàn)。本文通過對新浪微博（目前最大的中文微博平臺）文本進行情感信息方面的分析與研究，從以下兩個方面對微博文本情感分類展開研究：
2、
首先，本文提出了一種基于情緒知識的非監(jiān)督情感分類方法。該方法利用情緒詞和情緒圖片兩種情緒知識對大規(guī)模微博非標注語料進行篩選并自動標注，然后用自動標注好的語料作為訓練集構(gòu)建微博情感文本分類器，用以對微博文本進行情感極性自動分類。實驗結(jié)果表明，我們提出的方法在微博文本的情感極性分類方面取得了較好的效果。
其次，本文通過對新浪微博上股票投資者發(fā)布的文本進行情感信息方面的分析與研究，提出了一種自動識別股票投資者未來情感傾向
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