基于主题的中文微博情感分析

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中文-情感分析

７４
中文信息学报
２０１２年
到２用户数超过了１．０１１年４月底，４亿。微博正在包括大量的信从各个方面渗透并影响人们的生活，息传播、更快的信息发现、与世界的连接等。微博消息数量大，更新快，吸引了一大批学者对其进行研究。针对微博的自然语言处理研究已成为而情感分析就当前一个新的研究热点和前沿课题，是其中一个热点话题。情感分析，也被称为观点挖掘、观点分析、主客观分析等。情感分析的目的是从文本中挖掘用户表达的观点以及情感极性。挖掘用既能吸引潜在用户，帮助用户做决户观点意义重大，策
情、表达观点等。微博自问世以来，迅速吸引了大众的眼光，蓬勃发展。以国内的新浪微博 ① 为例，截止
：／／／ｖａｉｌａｂｌｅａｔｈｔｔｗｅｉｂｏ．ｃｏｍ ① Ａｐ
，，作者简介：谢丽星（女，硕士，主要研究方向为缩略语识别、输入法和中文微博的情感分析；孙茂松（男，１９８７—）１９６２—），博士，清华大学计算机系教授，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、信息检索和社会计算；周明（男，博士，微１９６４—）软亚洲研究院主任研究员，博士生导师，主要研究方向为自然语言处理、机器翻译、搜索引擎和社会关系网络。
１２１ＸＩＥＬｉｘｉｎＺＨＯＵＭｉｎＳＵＮＭａｏｓｏｎｇ，ｇｇ，
（，１．ＳｔａｔｅＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏｆＩｎｔｅｌｌｉｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏａｎｄＳｓｔｅｍｓＴｓｉｎｈｕａＮａｔｉｏｎａｌＬａｂｏｒａｔｏｒｆｏｒｙｙｇｇｙｙｇｙ，，ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｇｙｐｐｇｙ，；，）ＴｓｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔＢｅｉｉｎ１０００８４，Ｃｈｉｎａ２．ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＲｅｓｅａｒｃｈＡｓｉａＢｅｉｉｎ１０００８４，Ｃｈｉｎａｇｙｊｇｊｇ：ＷＡｂｓｔｒａｃｔｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆＷｅｂ２．０，ｍｉｃｒｏｂｌｏｈａｓｄｒａｗｎｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｂｏｔｈａｃａｄｅｍｉａａｎｄｐｇａｅｒｉｎｄｕｓｔｒｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．ＴｈｉｓｕｔｉｌｉｚｅｓｍｉｃｒｏｂｌｏＡＰＩｆｒｏｍＳｉｎａａｎｄｃａｒｒｉｅｓｏｕｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓｏｎＣｈｉｎｅｓｅｐｐｙｇｙ，，ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｂｌｏ．Ｗｅｃｏｍａｒｅｏｆｔｈｒｅｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｃｏｎｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｌｅｘｉｃｏｎａｎｄｔｈｅｈｂｒｉｄｍｉｃｒｏｐｇｐｙ，ｗａｒｏａｃｈｏｖｅｒｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｕｓｉｎＳＶＭ，ｒｅｓｅｃｔｉｖｅｌ．ＴｈｒｏｕｈｔｈｅｅｘｅｒｉｍｅｎｔｓｅｆｉｎｄｔｈａｔＳＶＭｂａｓｅｄｐｐｇｐｙｇｐ，ａｒｏａｃｈａｃｈｉｅｖｅｓｔｈｅｂｅｓｔｗｅａｎａｌｚｅｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｖａｒｉｏｕｓｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｔｈｉｓｈｂｒｉｄｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅｐｐｙｙｐ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｔａｒｅｔｉｎｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔａｒｅｔｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ．ＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＳＶＭｍｏｄｅｌ－－ｇｇｐｇｐｐ，ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎａｉｎａｎａｃｃｕｒａｃｏｆ６６．４６７％ｗｉｔｈｔａｒｅｔｉｎｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄａｎｉｍｒｏｖｅｄａｃｃｕｒａｃｏｆ－ｇｙｇｐｐｙ６７．２８３％ｗｉｔｈｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎｏｆｔａｒｅｔｄｅｅｎｄｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ．－ｇｐ：；；ＫｅｗｏｒｄｓｓｉｎａｍｉｃｒｏｂｌｏｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｓｉｓＳＶＭｇｙｙ

基于词典的中文微博情绪识别

基于词典的中文微博情绪识别基于词典的中文情绪识别是通过建立情感词典库，将待分类的文本与词典中的词汇进行匹配，从而确定文本的情感极性。

情感词典库通常由正面和负面情感的词汇组成，这些词汇被分配相应的权重，以表示其对情感极性的贡献程度。

当文本与词典中的词汇匹配时，计算其与所有词汇的相似度，并根据权重得出文本的情感极性。

基于词典的中文情绪识别的实现方法主要包括以下步骤：数据预处理：对中文进行分词、去停用词等预处理操作，以消除其对情感分析的影响。

建立情感词典库：收集正面和负面情感的词汇，并分配相应的权重。

文本与词典匹配：将待分类的文本与情感词典库中的词汇进行匹配，计算其与所有词汇的相似度。

情感极性分类：根据计算出的相似度和权重，确定文本的情感极性。

基于词典的中文情绪识别可以应用于以下场景：产品评价：企业和政府机构可以通过该技术了解公众对其产品和政策的情绪反应，从而做出相应的决策。

市场调查：商家可以利用该技术进行市场调查，了解消费者对其产品和竞争对手产品的态度和看法。

舆情监控：政府机构可以利用该技术进行舆情监控，及时掌握公众对其政策和行为的反应。

基于词典的中文情绪识别的优点主要包括以下几点：算法简单：基于词典的中文情绪识别算法相对简单，易于实现和理解。

高效快速：该算法的计算复杂度较低，可以快速对大量文本进行情感分类。

准确性较高：由于情感词典库中的词汇都是经过精心挑选和实验验证的，因此该算法的准确性较高。

扩展性不足：情感词典库中的词汇数量有限，无法涵盖所有的情感表达方式，因此该算法的扩展性不足。

忽略上下文信息：该算法仅对文本中的单个词汇进行匹配，忽略了上下文信息，因此可能会出现误判的情况。

对新词无法识别：由于情感词典库中的词汇都是经过人工挑选和实验验证的，因此该算法对新出现的词汇无法进行识别和分类。

基于词典的中文情绪识别是一种重要的情感分析技术，可以应用于多个场景。

然而，该算法也存在一些缺点需要改进和完善。

未来可以通过引入深度学习等技术来提高算法的准确性和扩展性。

微博网络数据的情感分析方法及效果评估

微博网络数据的情感分析方法及效果评估随着社交媒体的兴起和迅猛发展，微博成为了人们获取信息、表达情感以及交流观点的重要途径之一。

在微博平台上，大量用户通过撰写和发布微博来表达自己的情感和观点，这些信息蕴含着丰富的情感内容。

因此，情感分析成为了研究者们关注的热点领域之一。

本文将探讨微博网络数据的情感分析方法以及评估效果的指标和方法。

一、微博网络数据的情感分析方法1. 基于词典的方法基于词典的情感分析方法是最简单和常见的方法之一。

该方法假设每个词语都有情感倾向，通过构建情感词典并根据每个词语的情感倾向对微博文本进行情感判别。

常用的情感词典有Liu等人的情感词典和HowNet的情感词典等。

2. 基于机器学习的方法基于机器学习的情感分析方法能够自动学习和捕捉微博文本中的情感特征。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和随机森林等。

这些算法需要先将微博文本进行特征提取，如n-gram模型和词袋模型等，然后训练分类器进行情感分析。

3. 基于深度学习的方法随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的情感分析方法逐渐兴起。

深度学习方法能够通过构建深层神经网络模型，利用词嵌入和注意力机制等技术对微博文本进行情感分析。

常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

二、效果评估指标为了评估情感分析方法的效果，研究者们通常采用以下指标进行评估。

1. 精确度（Precision）精确度是指情感分析准确判别的正例（情感类别为正）的比例。

计算公式为：精确度 = 正确判别的正例个数 / （正确判别的正例个数 + 错误判别的正例个数）。

2. 召回率（Recall）召回率是指情感分析正确判别的正例（情感类别为正）占总的正例个数的比例。

计算公式为：召回率 = 正确判别的正例个数 / （正确判别的正例个数 + 未能正确判别的正例个数）。

3. F1值F1值是精确度和召回率的加权调和平均值，能够综合考虑二者的指标。

中文微博情感分析研究综述

周胜臣瞿文婷石英子施询之孙韵辰
（上海大学悉尼３－商学院上海２０１８与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文
微博文本情感分析分为三类任务：文本预处理、情感信息抽取和情感分类，对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取，将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外，从微博网站数据构成的角度出发，对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状，并提出今后的研究方向。关键词
中图分类号
中文微博情感分析情感信息抽取
ＴＰ３９１文献标识码Ａ
情感分类
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１３．０３．０４３
ｏＶＥＲＶＩＥＷｏＮＳＥＮＴＤ江ＥＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＣＨＩＮＥＳＥＭＩＣＲｏＢＬｏＧＧＩＮＧ
ｔｈｅｐａｐｅｒ，ｗｅｓｕｍｍａｒｉｓｅｔｈｅｓｔｕｄｉｅｓｉｎｌｉｇｈｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ．ＷｅｄｉｖｉｄｅｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅｍｉｅｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔ

基于话题自适应的中文微博情感分析

（ｓｕｃｈａｓ“ ｓｈｏｒｔ ”ａｎｄ“ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ’ ’ 、ｂｒｉｎｇｓｏｍｅｎｅｗｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｔｏａｎａｌｙｚｅｉｔｓｓｅｎｔｉｍｅｎｔ．ＳｏｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｓｔｕｄｙｏｎＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｅｍｏｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｄａｔａｐｒｅｐｒｏｎｔｉｍｅｎｔａｌｌｅｉｃｘｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｏｐｉｃａｄｊｕｎｃｔｉｏｎ．Ｉｎａｄｄｉｔｏｎ，ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｏｖｅ１ｅ —
ＡｂｓｔｒａｃｔＲｅｃｅｎｔｌｙ，ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｖｅｒｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｓｇｒａｄｕａｌ — ｌｙｂｅｃｏｍｅａｎｅｗｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｅｔｙｐｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇ

基于中文在线评论的产品特征提取与情感分析研究

基于中文在线评论的产品特征提取与情感分析研究一、内容简述随着互联网的普及和发展，网络评论已经成为了衡量产品受欢迎程度和产品质量的重要指标。

然而由于网络评论中存在大量的虚假、重复和无关信息，因此对这些评论进行有效的特征提取和情感分析显得尤为重要。

本文旨在研究如何从中文在线评论中提取关键产品特征，以及如何对这些特征进行情感分析，从而为企业和消费者提供有价值的参考信息。

首先本文将对中文在线评论数据进行预处理，包括去除无关信息、停用词过滤和词干提取等。

接下来本文将尝试提取文本中的关键词、主题和观点等关键产品特征。

为了提高特征提取的准确性和可解释性，本文还将采用多种机器学习和自然语言处理技术，如文本分类、聚类、主题模型和情感词典等。

在完成特征提取后，本文将对这些特征进行情感分析，以了解用户对产品的喜好和不满。

为了实现这一目标，本文将采用情感词典构建方法，根据预先定义的情感极性对文本进行情感分类。

此外本文还将探讨如何利用深度学习方法(如循环神经网络和长短时记忆网络)进行更准确的情感分析。

1.1 研究背景和意义随着互联网的普及和发展，网络评论已经成为了人们获取信息、了解产品和企业的重要途径。

尤其是在电子商务领域，产品评论对于消费者购买决策具有重要的影响。

因此对产品评论进行有效的情感分析和特征提取，有助于企业更好地了解消费者的需求和喜好，从而提高产品质量和服务水平。

中文在线评论作为一种新兴的数据来源，具有丰富的信息量和较高的可信度。

通过对中文在线评论进行情感分析和特征提取，可以挖掘出潜在的市场机会和竞争优势，为企业的产品研发、市场营销和品牌建设提供有力支持。

同时这也有助于提高中文自然语言处理技术的研究水平，推动相关领域的发展。

然而目前针对中文在线评论的情感分析和特征提取研究还存在一定的局限性。

例如现有方法往往过于依赖于人工标注的数据集，难以覆盖大量的实际场景；此外，针对中文语境的特点，如歧义消解、词性标注等方面仍存在较多的技术挑战。

中文微博情感分析中主客观句分类方法

４０００５４）
（重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆
摘
要：采用朴素贝叶斯分类器对微博语句的主客观分类问题进行研究。首先分析微博文
本和其他文本的主要区别，并针对微博文本的表述特点提取一些主客观线索特征，然后对２．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓａｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｒａｐｉｄｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｎｕｍｂｅｒｏｆｍｉｅｒｏｂｌｏｇｕｓｅｒｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｏｎｍｉ－ｃｒｏｂｌｏｇｄａｔａｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｔｈｅｉｆｒｓｔｓｔｅｐｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｉｓｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ
ｓｅｌｅｃｔｓｏｍｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｅｘｉｃａｌｃｌｕｅｓｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｗｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅ２－ＰＯＳ
ＰＯＳ模式的最佳选取方式进行研究，最后以特征词和主客观线索做语义特征，２－ＰＯＳ模式做语法特征，采用朴素贝叶斯分类器分别研究它们对分类结果的影响。实验结果表明，同时考虑语义特征和语法结构特征的分类效果比仅考虑一种特征时要好。

微博用户分类与情感分析技术的研究与应用方法

微博用户分类与情感分析技术的研究与应用方法随着社交媒体日益普及，微博成为了人们表达想法、分享生活的重要平台。

随之而来的是大量的用户生成的内容，这些内容对于企业、政府以及个人都具有重要的价值。

因此，对微博用户进行分类和情感分析变得尤为重要。

本文将介绍微博用户分类与情感分析技术的研究与应用方法。

一、微博用户分类方法微博用户分类旨在将大量的微博用户划分为不同的类别，以便更好地了解用户的行为模式和兴趣。

常用的微博用户分类方法有以下几种：1.基于社交网络分析的用户分类：这种方法利用社交网络中用户之间的关系和连接进行用户分类。

通过分析用户之间的互动关系、转发、评论等行为，可以发现用户之间的社交圈子，从而将用户划分为不同的类别。

这种方法可以帮助企业更好地了解用户的社交行为，进而进行有针对性的营销和推广。

2.基于文本内容分析的用户分类：这种方法通过对用户发布的微博内容进行语义分析，挖掘出用户的兴趣和关注点，从而将用户划分为不同的类别。

通过分析用户发布的关键词、话题和情感词汇等，可以了解用户的主要兴趣和情感倾向。

这种方法可以帮助企业更好地了解用户的需求和偏好，进而进行个性化的产品和服务推荐。

3.基于机器学习方法的用户分类：这种方法利用机器学习算法对用户行为数据和文本内容进行特征提取和分类，从而将用户划分为不同的类别。

常用的机器学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树等。

这种方法通过训练模型，可以自动学习用户的特征和行为模式，从而实现对用户的分类。

二、微博情感分析技术微博情感分析旨在根据用户发布的微博内容，分析出用户的情感倾向，包括积极、消极和中性。

常用的微博情感分析技术有以下几种：1.基于词典的情感分析：这种方法利用情感词典，将用户发布的微博内容中的词语与情感词典进行匹配，统计积极词语和消极词语的数量，从而判断用户的情感倾向。

虽然这种方法简单直观，但由于没有考虑到语义的复杂性，所以精度有限。

2.基于机器学习方法的情感分析：这种方法利用机器学习算法对用户发布的微博文本进行特征提取和情感分类。

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第４１卷第９期
Ｖｏ１．４１ＮＯ．９
计
算
机
工
程
２０１５年９月
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１５
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
・
人工智能及识别技术・
文章编号：１０００－３４２８（２０１５）０９．０２３８．０７
象，以与主题无关的形式进行情感分析，容易造成错误的分析结果。为此，采用对语法树进行剪枝的方法实现基于主题的情感分析，使用支持向量机中的卷积树核函数获取语法树结构化特征，通过建立本体和句法路径库对语法树进行基于主题的剪枝，去除无关评价的干扰。实验结果表明，该方法在２个不同主题的数据集上准确率分别达
ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｔｈｅｔｏｐｉｃ — ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ．ＩｔｕｓｅｓｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｋｅｒｎｅｌｏｆＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｔｏ
到８６．６％和８６．０％。
关键词：中文微博；情感分析；语法树；树核函数；剪枝策略；支持向量机中文弓ｌ用格式：韦航，王永恒．基于主题的中文微博情感分析［Ｊ］．计算机工程，２０１５，４１（９）：２３８－２４４．英文引用格式：ＷｅｉＨａｎｇ，ＷａｎｇＹｏｎｇｈｅｎｇ．ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｉｃｒｏ — ｂｌｏｇＢａｓｅｄｏｎＴｏｐｉｃ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ＷＥＩＨａｎｇ，ＷＡＮＧＹｏｎｇｈｅｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８２，Ｃｈｉｎａ）
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，４１（９）：２３８ — ２４４．
ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｉｃｒｏ－ｂｌｏｇＢａｓｅｄｏｎＴｏｐｉｃ
【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｍｉｃｒｏ — ｂｌｏｇａｔｔｒａｃｔｓａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｕｓｅｒｓｔＯｐｕｂｌｉｓｈａｎｄｓｈａｒｅｏｐｉｎｉｏｎｓｏｎｉｔ，ｍａｋｉｎｇｉｔａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｄａｔａ
ｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｓｙｎｔａｘｔｒｅｅ，ａｎｄａｄｏｐｔｓｔｈｅｔｏｐｉｃ — ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓｙｎｔａｘｐｒｕｎｉｎｇａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｏｍａｉｎ
文献标识码：Ａ
中图分类号：ＴＰ３９３
基于主题的中文微博情感分析
韦航，王永恒
（湖南大学信息科学与工程学院，长沙４１００８２）
摘
要：传统的微博情感分析一般忽略结构化的语义信息，使得分类准确率不高，同时还忽略情感表达的具体对
ｒｅｓｏｕｒｃｅｆｏｒｏｐｉｎｉｏｎｍｉｎｉｎｇａｎｄｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓａｌｗａｙｓｉｇｎｏｒｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｔｈｅｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅｙａｌｓｏｔｅｎｄｔｏｉｇｎｏｒｅｔｈｅｔｏｐｉｃｏｆｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓａｎｄａｄｏｐｔ
ｔｈｅｔｏｐｉｃ — ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ，ｗｈｉｃｈｒｅｓｕｌｔｓｉｎｓｏｍｅｍｉｓｔａｋｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｐｒｕｎｉｎｇｔｈｅｓｙｎｔａｘｔｒｅｅｔｏ