基于增强监督学习的微博情感分析研究

TP391%C931.6; [目的/意义]微博作为国内的主要社交媒体,对其评论文本进行情感分析有助于微博的深度挖掘.[方法/过程]针对目前文本情感分析中应用较广的机器语言在处理含有连接词句子时所存在的缺陷,对中文连接词制定了处理规则,将表情符号纳入特征向量,并结合情感词典计算情感决策得分,提出了基于语言规则和情感得分的增强监督学习改进模型.[结果/结论]通过实例验证,结果表明改进后的模型可显著提高文本分类有效性....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	情报杂志 2018, Vol.37 (12), p.130-167
Hauptverfasser:	付月, 史伟
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391%C931.6; [目的/意义]微博作为国内的主要社交媒体,对其评论文本进行情感分析有助于微博的深度挖掘.[方法/过程]针对目前文本情感分析中应用较广的机器语言在处理含有连接词句子时所存在的缺陷,对中文连接词制定了处理规则,将表情符号纳入特征向量,并结合情感词典计算情感决策得分,提出了基于语言规则和情感得分的增强监督学习改进模型.[结果/结论]通过实例验证,结果表明改进后的模型可显著提高文本分类有效性.
ISSN:	1002-1965
DOI:	10.3969/j.issn.1002-1965.2018.12.020