基于詞典的中文微博情緒分析.pdf

1、近年來(lái),微博受到越來(lái)越多的關(guān)注和喜愛(ài),成為人們表達(dá)個(gè)人情緒和感受的重要平臺(tái)。因此,微博已經(jīng)成為意見(jiàn)挖掘和情感分析的重要資源,吸引了大量專家學(xué)者的關(guān)注和研究。針對(duì)微博進(jìn)行情緒分析可以迅速了解大眾情緒走向并且對(duì)于個(gè)人情緒調(diào)節(jié)有著重要的意義。本文通過(guò)對(duì)微博的研究分析提出了基于詞典的規(guī)則方法識(shí)別微博所表達(dá)的喜、哀、怒、懼、惡、驚六種情緒。
　　首先,提出以詞典為依據(jù)的基于規(guī)則的方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)詳細(xì)分析了中文情緒詞典在微博情緒分析中的現(xiàn)狀,討

2、論了存在的主要問(wèn)題并深入討論了微博中情緒表達(dá)的語(yǔ)言特點(diǎn)?；诖?構(gòu)建了兩個(gè)重要的微博情緒分析詞典:微博表情符詞典EmoDic和中文情緒詞典SixDic。其中,微博表情符詞典EmoDic主要利用互信息方法構(gòu)建,而中文情緒詞典SixDic則是在文本的詞性分析基礎(chǔ)上,將互信息方法與情緒標(biāo)注信息混合篩選的方式獲取。
　　其次,通過(guò)對(duì)詞典以及微博表達(dá)的分析制定了詳細(xì)的規(guī)則,利用本文構(gòu)建的兩個(gè)詞典進(jìn)行六類情緒識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明,中文情緒詞典S

3、ixDic微博情緒分析結(jié)果的覆蓋率達(dá)到65.8％,正確率達(dá)到64%,比同等方法下的大連理工情感本體庫(kù)DUTIR高出12%左右。而表情符詞典EmoDic結(jié)果比人工挑選表情符有更高的召回率,與中文詞典SixDic并用之后,提高情緒分析覆蓋率至80.4%,系統(tǒng)通過(guò)對(duì)表情符加權(quán)和使用否定規(guī)則達(dá)到最佳性能,正確率為74.1%。
　　最后,選取了一元詞、中文情緒詞典、表情符詞典、否定詞以及標(biāo)點(diǎn)符號(hào)為特征,采用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行有監(jiān)督的情緒分