一种基于Z-score的微博文本情感分类方法
微博短文本细粒度情感分析毕业设计论文
摘要题目：微博短文本细粒度情感分析摘要微博作为是移动互联网起步最早也发展最快的业务之一，在经历了最初几年的高速增长和热捧之后，一度有些沉寂。
但是，伴随着4G网络、WiFi网络大规模覆盖，移动终端智能设备的极速增长，越来越多的人频繁地使用微博。
移动端用户的增长，让微博有了日活跃用户超过1亿的基础。
基于该庞大的用户群体，利用微博文本对用户进行情感分析，不仅有利于新生代商业模式探索、社会舆情监控与分析，而且对人工智能发展的积极意义也不容小觑。
文本情感分析为人工智能在人类情感领域的探索做出了积极的贡献。
微博具有典型的网络语言特点，语法规范性差、口语化、新词汇层出不穷、大量的表情符号和文本噪声等。
基于传统规范书面语言词典的微博情感分析效果差强人意。
为了解决这个问题，本文一方面通过对传统情感词典进行网络语言的扩充，构建了新的适用于微博文本分析的词典，并通过实验验证了词典的有效性；另一方面，使用对特殊情感词汇依赖性小的RAE网络模型，性能得到了提高。
含有否定词的文本情感判别较为复杂，否定词的加入可能使原文本情感极性发生转变，也可能极性保持不变，程度有所削弱。
传统本文传统的情感分析方法通常对文本模型进行简化，假设一个词语仅和其前一个词语有关，对含有否定词的文本的积极/消极判别较差。
RNTN模型没有进行类似简化，保持了词向量之间的强相关性。
本文通过对RNTN模型的训练，使其在含有否定词中文文本情感极性判别上有良好的表现。
RNTN模型对词语或短语级细粒度情感分析上表现出色，而且不需要大量的人工标注；RAE模型作为较为成熟的深度学习模型，抛弃了传统的词袋模型，利用层次结构和成分语义来进行情感分类；SVM作为传统机器学习方法，通用性强，适用范围广。
结合以上方法的特点以及情感分类的任务目标，本文设计了微博短文本的双极性、细粒度情感分类方案，首先使用SVM对微博篇章进行主客观分类，RAE和RNTN对判定为主观情感的文本的每一个句子进行正负极性判断，并选出极性最强的句子，该句子的情感极性即为整个微博的情感极性。
基于情感分析的微博自动分类算法研究
基于情感分析的微博自动分类算法研究一、背景介绍微博是国内最具有影响力的社交媒体之一，每天有数百万的用户发布信息。
微博的数据量巨大，因此如何对微博进行自动分类成为了一个重要问题。
二、情感分析的原理情感分析（Sentiment analysis）是一种自然语言处理技术，用于自动识别和提取主观信息。
情感分析的目标是从文本中提取出主观的情感信息，如正面、负面或中性等。
情感分析的原理主要是依靠机器学习算法，使用训练集进行模型训练，再使用测试集进行模型评估和优化。
常见的情感分析算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。
三、微博自动分类微博自动分类是将微博按照不同的主题或类别进行分类。
基于情感分析的微博自动分类算法可以将微博根据情感信息进行分类。
微博的情感信息可以根据一些关键词或短语进行识别。
例如，“好评”、“赞”等词语往往表示正面情感，“差评”、“踩”等词语表示负面情感，“一般”、“中性”等词语则代表中立情感。
在进行微博自动分类之前，需要对微博进行文本预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作。
然后使用机器学习算法对文本进行分类，常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等。
四、研究现状目前，国内外学者都在进行基于情感分析的微博自动分类的研究。
国内主要研究机构包括中科院、清华大学、中山大学等。
在具体算法方面，国内外学者采用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、神经网络等。
此外，还有一些研究者进行了深度学习方面的探索，如使用卷积神经网络（CNN）进行微博分类。
五、算法比较朴素贝叶斯算法是情感分析中最常用的算法之一，它的优点是速度快、准确率高。
但是，该算法对于语料库的质量要求比较高，需要较为准确的训练集和测试集。
支持向量机算法在文本分类中也有广泛的应用，相比于朴素贝叶斯算法，SVM算法更加灵活，可以适用于更加复杂的文本分类任务。
决策树算法也是一种常用的分类算法，它的主要缺点是容易过拟合。
因此，在进行微博分类时需要进行一定的优化和调整。
基于文本挖掘的微博文本情绪分析技术研究
近几年随着网络通信技术的发展,微博已经逐渐成为人们喜欢使用的交流工具。
人们喜欢在微博上抒发自己的情绪、表达自己的观点。
正因如此,大量充满真实感情的微博文本已经悄悄地成为了情绪分析的重要资源。
总而言之,微博是一种高度社会化的传播平台:它集中了人们广为熟悉的3种沟通方式——电子邮件、即时通信工具、媒体的优点,又都赋予他们社会化特征[1]。
中文微博是该文的研究对象,在微博的情感极性判断上是目前国内所集中的研究方向,如分析微博表达是正面还是负面,此类研究已经取得了一定成绩并开始广泛应用,然而若要获取微博表达的更细致的情感时再采用传统的粗粒度分析已经无法满足。
该文介绍了一种微博情绪细粒度分析方法,并对使用上述方法,进行了相关实验,并给出了实验结果。
1 中文微博细粒度情绪分析研究主要相关技术在1995年由麻省理工学院的Picard教授在其论文Affective Computing中提出了情感分析的概念,是指对于意见,情绪和情感的计算研究,同时情感分析也被称为情感探测、情绪分类或意见挖掘等[2]。
中文微博细粒度情绪分析研究所要达到的任务目标为:输入一整条微博,要求系统去判断出这条微博中是否包含情绪。
本文通过研究多策略集成分析,先对中文微博文本进行预处理,再将细粒度情绪分析任务分为两个部分。
首先为微博的有无情绪两类判别,这一部分中主要采用基于迭代的朴素贝叶斯分类算法,无情绪的微博输出为NONE,有情绪的微博将进入第二个部分。
第二步为对分类为有情绪的微博进行七类细粒度情绪的识别,输出为害怕、喜欢、生气、厌恶、伤心、惊喜、幸福着七类情绪中的一种,该步骤中的主要采用方法为KNN算法。
1.1 细粒度情绪特征表示及权值计算词是中文微博文本中最为主要的元素,在文本分析研究中一般是将文本表示成词向量,然而具体到中文微博的情绪分析中,由于情感词是本研究所要主要关注的对象,所以该研究是将每条微博表示成有关情感词的向量。
但是,因为中文微博具有短文本的特性,所以每条微博一般只包含了很少量的情感词,而中华汉语言的情感词库又极其庞大,情感极其丰富,这样所表示出来的DOI:10.16661/ki.1672-3791.2017.07.209基于文本挖掘的微博文本情绪分析技术研究戴天翔 岑鑫 柳珺文 王帅 欧阳帆(中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院 北京 100083)摘 要:该文主要针对中文微博的细粒度情绪识别技术中的关键技术展开研究,分析了中文微博的研究难点和微博情感表达特征,提出了一种微博文本情绪显性特征的多策略集成分析法。
微博情感分析中的文本处理与分类技术研究
微博情感分析中的文本处理与分类技术研究随着社交媒体的普及，人们在日常生活中使用社交媒体的时间逐年增长。
其中，微博作为一种新型社交媒体，成为了人们表达情感的主要途径之一。
微博情感分析是对微博文本的情感极性进行分析和判断的过程。
其主要任务是识别微博语言中蕴含的情感信息，并进行情感分类。
然而，由于微博的文本表达形式和用户行为的多样性，使得微博情感分析任务面临着许多挑战。
因此，研究微博情感分析中的文本处理与分类技术，具有一定的理论和实践价值。
一、微博情感分析中的文本处理微博情感分析中的文本处理任务主要包括：分词、文本清洗、特征提取和词向量表示等。
1. 分词分词是将连续的自然语言文本按照规定的方式切分成一个个有意义的词语的过程。
在微博情感分析中，分词是文本处理的起点，其主要任务是将微博文本按照语义单位切分为一个个有意义的词语。
分词的结果影响着后续文本处理和分析的准确性和效率。
因此，优化分词算法和词典的选择是微博情感分析中的重要任务。
2. 文本清洗文本清洗是将原始文本中的噪声和冗余信息去除，以便后续分析任务的进行。
在微博情感分析中，文本清洗主要包括去除停用词、表情符号、URL链接、数字和标点符号等。
同时，中英文混合、缩写、错别字等问题也需要得到解决。
在文本清洗过程中，需要综合考虑微博特征和情感表达特点，实现针对性的文本清洗。
3. 特征提取特征提取是对文本进行特征抽取和表示的过程。
在微博情感分析中，特征提取主要包括文本特征和用户特征两类。
文本特征是基于微博文本的特征，包括词频、TF-IDF、情感词汇等。
用户特征是基于微博用户属性的特征，包括性别、年龄、地域等。
综合利用文本特征和用户特征，可以更加全面地刻画微博文本的情感特征。
4. 词向量表示词向量表示是将词语表示成向量的过程。
在微博情感分析中，词向量表示基于词汇共现矩阵或深度学习模型，将文本中的词语转化为人工可处理的向量形式，以改善文本处理和分类的效果。
常用的词向量模型有Word2vec、GloVe、FastText等。
微博文本情感分析的算法研究──以贝叶斯分类器为例
微博文本情感分析的算法研究──以贝叶斯分类器为例微博（Weibo）是一种基于网络的社交媒体平台，人们可以在上面分享自己的想法、感受和经历。
由于微博上的信息非常丰富，人们越来越需要对微博文本进行情感分析，以便更好地理解和利用这些信息。
本文通过以贝叶斯分类器为例，介绍微博文本情感分析算法的研究。
1. 什么是贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一个基于贝叶斯定理的统计学分类器。
它使用各种特征在数据集中的先验概率和条件概率来确定最终的分类。
贝叶斯分类器可以用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务中。
2. 如何进行情感分析情感分析是通过评估文本中的情感来确定文本的情感倾向和情感类型的过程。
这可以通过机器学习算法来完成。
情感分析在社交媒体分析、品牌管理和市场营销等领域中非常有用。
在微博文本情感分析中，研究人员首先需要构建一个标注好的数据集，其中每个微博都被标记为积极、消极或中性。
然后将这些数据分成训练集和测试集。
接着，使用特征提取技术从每个微博中提取特征。
这些特征可以包括词频、词性、情感词列表等。
最后，使用机器学习算法训练模型，并将其测试在测试集上。
3. 贝叶斯分类器在微博情感分析中的应用贝叶斯分类器是微博文本情感分析的一种常用算法。
以下是贝叶斯分类器在微博情感分析中的应用步骤：（1）首先，收集微博数据集并标记每个微博的情感倾向（积极、消极、中性）。
（2）接下来，使用分词工具将微博划分成单词。
（3）使用特征提取工具从每个微博中提取有用的特征。
这些特征可以包括词频、词性、情感词列表等。
（4）使用贝叶斯分类器对微博进行分类。
根据提取的特征，计算每个微博属于不同情感类别的条件概率，然后选择具有最高概率的类别作为微博的情感倾向。
（5）评估模型性能。
使用测试集评估模型性能，计算准确度、召回率和F1分数。
4. 贝叶斯分类器的优缺点贝叶斯分类器的主要优点是：（1）它在处理大规模分类问题时效率高。
（2）模型可以在不断收集新数据时不断更新，因此可以用于在线学习。
一种级联式微博情感分类器的构建方法
一种级联式微博情感分类器的构建方法张仰森;孙旷怡;杜翠兰;王建;佟玲玲【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2017(31)5【摘要】该文从统计学方法与机器学习的分类思想出发,对中文微博文本的情感类别进行研究.针对微博文本的特点,提出了一种级联式微博情感分类器模型,该模型首先构建基于情感词典和新浪表情符号词典的微博情感初级分类模型;然后根据基准词构建基于类别倾向相似度的二级分类模型,对初级模型未能确定情感类别的微博进行再次分类,并对初级模型的词典进行更新;最后采用朴素贝叶斯分类器构建三级分类模型,对以上还未确定情感类别的微博进行三级分类.通过与NLPCC2014微博情感分类评测参赛结果进行比较,说明了所提方法的有效性.%This paper proposes a cascaded classifier micro-blog sentiment analysis.The primary classifier is based on emotional dictionary and sina micro-blog emoticons dictionary.The secondary classifier is based on the orientation similarity,grouped by several key sentimental word.And the third-level classifier is built by using Na?ve Bayes. The micro-blogs are processed by the three classifiers in a pipeline style.The experimental results show that the method is effective compared against the NLPCC2014 micro-blog sentiment evaluation results.【总页数】7页(P178-184)【作者】张仰森;孙旷怡;杜翠兰;王建;佟玲玲【作者单位】北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京 100192;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100190;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100190;北京信息科技大学智能信息处理研究所,北京 100192;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP393.092【相关文献】1.一种分层多算法集成的微博情感分类方法 [J], 左荣欣2.一种基于Z-score的微博文本情感分类方法 [J], 王天吉;朱艳辉;李飞3.一种Boost级联式高增益DC/DC变换器 [J], 段宛宜; 王辉4.一种Boost级联式高增益DC/DC变换器 [J], 段宛宜;王辉5.一种配网级联式固态直流断路器的拓扑设计 [J], 丁璨;聂太平;田小健;袁召因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的微博情感分析研究
基于深度学习的微博情感分析研究随着社交媒体的普及和微博平台的兴起，人们在日常生活中越来越频繁地使用微博表达自己的情感和观点。
然而，由于微博的文本短小且具有高度的主观性，传统的文本情感分析方法往往无法很好地解决这个问题。
基于此，研究者们开始探索利用深度学习技术进行微博情感分析的方法。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，它通过多层次的神经网络进行特征学习和模式识别。
与传统的机器学习方法相比，深度学习具有更强大的表达能力和更高的准确性。
因此，基于深度学习的微博情感分析方法成为了研究的热点。
首先，基于深度学习的微博情感分析方法需要构建一个适合微博文本的神经网络模型。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN主要用于提取微博文本的局部特征，而RNN则可以捕捉文本的时序信息。
这两种模型的结合可以更好地利用微博文本的特点进行情感分析。
其次，基于深度学习的微博情感分析方法需要提供大量的标注数据来训练神经网络模型。
标注数据的质量和数量对于模型的性能有着重要的影响。
一种常见的方法是通过众包平台来获取大量的标注数据。
研究者们会将微博文本分发给众包工作者进行标注，然后利用这些标注数据来训练模型。
最后，基于深度学习的微博情感分析方法需要进行模型的评估和优化。
评估方法主要包括准确率、召回率、F1值等指标。
优化方法主要包括调整神经网络的结构和参数，以提高模型的性能。
基于深度学习的微博情感分析方法在很多实际应用中已经取得了很好的效果。
例如，可以利用这种方法对用户在微博上发布的评论进行情感分析，从而了解用户对于某个产品或事件的态度和情感倾向。
这对于企业进行市场调研、政府进行舆情分析等都具有重要的意义。
综上所述，基于深度学习的微博情感分析方法是一种有效的研究方向。
通过构建适合微博文本的神经网络模型、提供大量的标注数据、进行模型的评估和优化，可以实现对微博情感的准确分析。
这将为我们深入了解用户的情感和观点提供重要的参考，促进社交媒体的发展和应用。
基于情感识别的微博文本分类技术研究
基于情感识别的微博文本分类技术研究一、引言随着社交媒体应用的普及，如微博、Twitter等，人们在日常生活中愈加倾向于使用这些平台来表达自己的情感和观点，其中微博作为国内最大的社交媒体之一，以其短小的文字和性质话题的特点，成为了许多人表达情感和见解的重要平台。
然而，这些信息的海量涌现也给文本分类和情感分析带来了挑战。
二、微博文本分类技术的研究微博文本分类技术主要可以分为两类：传统机器学习方法和深度学习方法。
2.1 传统机器学习方法传统机器学习方法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、K最近邻算法等，这些方法被广泛应用于文本分类领域，显示出良好的分类效果。
以最常用的朴素贝叶斯分类器为例，其利用贝叶斯推断进行文本分类，根据贝叶斯公式，计算文本分类概率，然后将概率最大化的标签作为最终的分类结果。
虽然朴素贝叶斯分类器具有训练速度快，模型复杂度低等优势，但其受到文本噪声和特征相关性等问题的影响，容易产生误分类现象。
2.2 深度学习方法深度学习方法是近年来在文本分类领域得到广泛关注的新兴技术，其以神经网络为基础，通过多层次非线性变换，将文本特征映射为隐层特征，最终实现文本分类。
深度学习方法主要有卷积神经网络、循环神经网络等。
卷积神经网络针对文本局部信息的特点，采用卷积层提取文本特征，通过池化层降维，最终利用全连接层完成分类任务。
循环神经网络则主要适用于序列数据的处理，其采用门控机制，能够保留长时间序列信息，避免信息丢失。
基于LSTM的循环神经网络在文本情感分类领域中取得了良好的效果。
三、情感识别技术的研究情感识别是对文本情感进行自动识别的一种技术，其在情感分析、口碑评价等领域具有广泛应用。
情感识别技术主要可分为基于词典和基于机器学习的方法。
3.1 基于词典的方法基于词典的方法将情感分析转化为对文本中情感词标记的统计，通过积累词典中情感词在文本中的出现数量来计算文本情感分值。
这种方法基于精选的、手动标注的情感词典，利用情感词的语义信息对文本进行情感极性的判定。
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信息与电脑 China Computer&Communication
2018 年第 6 期
一种基于 Z-score 的微博文本情感分类方法
王天吉 朱艳辉 李 飞
（湖南工业大学 计算机学院，湖南 株洲 412007）
摘 要：笔者提出了一种新的情感分类的特征选择方法。为了识别属于特定类别的明显的特性，使用 Z-score 方法， 可以识别确定的特征并使用信息增益（IG）方法来获得在确定特征领域中出现的词值。基于此，笔者提出了一个新的加 权方案来进行情感分类。提出的特征选择和分类方法是在两个公开可用的数据集上使用各种文本表示方法来评估的。准 确率超过 10 倍交叉验证法，所提出的方法执行同样层次的分类，有时优于 SVM 和 Naive Bayes 方法。
１ 引言
本文解决了两个相关的文本分类问题。对于短文本评论， 自动将其分为两类，一种是主观性文本，另一种是客观性文 本。对于主观性文本，将其分成正类和负类。这种分类结果 在消费者研究、市场分析中非常重要和有价值。
本文的分类方法基于监督学习，这种方法使用特征选择 技术以及权重方法把句子分为正负两类，主要的目的就是设 计一种新的分类方法，使该分类方法的分类效果达到甚至超 过现有的分类方法，如 SVM 分类方法。
２ 提出方法
近些年来，情感分类得到了研究者们的广泛关注，出现 了一些情感分析方面的评测，促使情感分类技术迅速发展。 Pang 用 ME、SVM、NB 模 型 结 合 Bigram 和 Unigram 对 影 评信息进行了情感极性分类。Dave 等人最早对句子的情感极
性 [1] 进行了研究，他们先对评论中的词频进行统计，然后为 句子的情感倾向打分，最后根据特征和分值来判断句子的情 感极性。杜锐 [2] 等人用多重分词系统构建领域情感词词典， 然后对否定句进行情感极性分析。Davidiv 等 [3] 用 Tweets 中 的表情符号和标签作为情感特征，训练了一个近似于 KNN 的分类器来进行情感分类。杨鼎等 [4] 分别用词频法和布尔 权值法计算特征权重，用 NB 构造分类器，通过实验比较 了用两种不同的权重进行情感分类时的分类效果。Luciano Barbosa[5] 等提出了两阶段情感分类的方法，第一阶段是将 微博文本分为主观和客观，第二阶段是将主观微博文本分为 积极和消极，数据来自某具有舆情监测功能的微博站，用 Weka 中的分类器比较不同算法的分类效果。
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2018 年第 6 期
信息与电脑 China Computer&Communication
算法语言
用 Z-score 来估计每个特征的类 score 值，Z-score 值被用来
表 1 中，在子集 S 中，字母 a 表示特征 f 的出现次数。
判断确定特征。其次，用 IG 率来求出在这些确定特征附近 字母 b 表示语料库其余部分的相同特征 f 的特征数，而 a+b
(School of Computer Science, Hunan University of Technology, Zhuzhou Hunan 412007, China) Abstract: The author proposes a new feature selection method for sentiment classification. In order to identify the distinct features that belong to a particular category, the Z-score method can be used to identify the identified features and use the information gain (IG) method to obtain the word values that appear in the characteristic domain. Based on this, the author proposes a new weighting scheme to classify emotions. The proposed feature selection and classification method is evaluated on two publicly available data sets using various text representation methods. The accuracy rate is more than 10 times the cross validation method. The proposed method performs the same level classification, sometimes better than SVM and Naive Bayes methods. Key words: sentiment classification; Z-score; feature selection
首先，将每个句子表示为一个特征向量。将一个特征定 义为文本的一个单元，这个文本可以是一个词、一个标点符 号或文本中两个连续的词。分类方法分为几个步骤。首先，
作者简介：王天吉（1985-），男，河南安阳人，硕士研究生。研究方向：文本分类、信息检索。 朱艳辉（1968-），女，湖南湘潭人，硕士研究生，教授。研究方向：文本分类、信息检索、知识图谱。
出现的词语的区分度，基于这些值，计算该句子在分类上的 表 示 在 整 个 语 料 库 C 中 特 征 f 出 现 的 总 数。 类 似 的，a+c
关键词：情感分类；Z-score；特征选择 中图分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）06-040-03
A Method of Emotional Classification on Microblog Text Based on Z-score
Wang Tianji, Zhu Yanhui, Li Fei