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语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法
被引量：
12
1
作者
赵天奇
姚海鹏
+2 位作者
方超
张俊东
张培颖
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2016年第4期503-510,共8页
当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方...
当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建Hadoop平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。
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关键词
微博
情感分析
语义规则
微博
表情
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职称材料
微博表情在互联网人际传播中的作用研究
2
作者
李志宏
《科技传播》
2019年第13期135-136,共2页
随着互联网的迅速发展,网络社交媒体的种类也日益繁多、功能也愈加强大,已深度融入并改变着我们的生活,成为人们必备的刚需。在互联网人际传播中,微博表情作为传者与受者之间互相交流的联络介质,对互联网的人际传播起着至关重要的作用。
关键词
微博
表情
人际传播
作用
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职称材料
基于种子词的微博表情符情感倾向判定方法
被引量：
5
3
作者
王伟
周咏梅
+3 位作者
阳爱民
林江豪
陈昱宏
曾文俊
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第1期198-204,共7页
情感倾向明显的表情符,容易通过人工进行标注。但是对于情感倾向不明显的表情符,多人手工的标注结果往往难以达成一致。因此,提出一种利用种子词自动判定表情符情感倾向的方法。该方法利用少量种子表情符自动标注情感倾向比较明显的表情...
情感倾向明显的表情符,容易通过人工进行标注。但是对于情感倾向不明显的表情符,多人手工的标注结果往往难以达成一致。因此,提出一种利用种子词自动判定表情符情感倾向的方法。该方法利用少量种子表情符自动标注情感倾向比较明显的表情符,生成表情符标注集;对于情感倾向不明显的表情符,利用种子情感词和已得到的表情符标注集构建模型,实现其情感倾向的自动判定。实验结果表明,本文方法在微博表情符情感倾向的自动判定上有很好的效果。
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关键词
情感分类
机器学习
微博
表情
符
种子词
自动标注
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职称材料
题名
语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法
被引量：
12
1
作者
赵天奇
姚海鹏
方超
张俊东
张培颖
机构
北京邮电大学网络与交换国家重点实验室
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2016年第4期503-510,共8页
基金
国家自然科学基金(61471056)
江苏省科技计划项目(BY2013095-3-1
BY2013095-3-03)~~
文摘
当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建Hadoop平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。
关键词
微博
情感分析
语义规则
微博
表情
Keywords
microblog
sentiment analysis
semantic rules
emoticon
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
微博表情在互联网人际传播中的作用研究
2
作者
李志宏
机构
河西学院信息技术与传媒学院
出处
《科技传播》
2019年第13期135-136,共2页
文摘
随着互联网的迅速发展,网络社交媒体的种类也日益繁多、功能也愈加强大,已深度融入并改变着我们的生活,成为人们必备的刚需。在互联网人际传播中,微博表情作为传者与受者之间互相交流的联络介质,对互联网的人际传播起着至关重要的作用。
关键词
微博
表情
人际传播
作用
分类号
G2 [文化科学]
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职称材料
题名
基于种子词的微博表情符情感倾向判定方法
被引量：
5
3
作者
王伟
周咏梅
阳爱民
林江豪
陈昱宏
曾文俊
机构
广东外语外贸大学思科信息学院
广东外语外贸大学语言工程与计算实验室
广东外语外贸大学财务处
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第1期198-204,共7页
基金
国家社会科学基金(12BYY045)资助项目
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-12-0939)资助项目
+4 种基金
广东省教育厅科技创新项目(2013KJCX0067)资助项目
广州市社会科学规划项目(15Q16)资助项目
广东外语外贸大学研究生科研创新项目(14GWCXXM-36)资助项目
广东外语外贸大学校级项目(14Q3)资助项目
广东省普通高校青年创新人才类项目(299-X5122106)资助项目
文摘
情感倾向明显的表情符,容易通过人工进行标注。但是对于情感倾向不明显的表情符,多人手工的标注结果往往难以达成一致。因此,提出一种利用种子词自动判定表情符情感倾向的方法。该方法利用少量种子表情符自动标注情感倾向比较明显的表情符,生成表情符标注集;对于情感倾向不明显的表情符,利用种子情感词和已得到的表情符标注集构建模型,实现其情感倾向的自动判定。实验结果表明,本文方法在微博表情符情感倾向的自动判定上有很好的效果。
关键词
情感分类
机器学习
微博
表情
符
种子词
自动标注
Keywords
sentiment classification
machine learning
microblog smileys
seed words
automatic labeling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法
赵天奇
姚海鹏
方超
张俊东
张培颖
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2016
12
下载PDF
职称材料
2
微博表情在互联网人际传播中的作用研究
李志宏
《科技传播》
2019
0
下载PDF
职称材料
3
基于种子词的微博表情符情感倾向判定方法
王伟
周咏梅
阳爱民
林江豪
陈昱宏
曾文俊
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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