中文微博情感分析共36页

中文微博情感分析系统LT六B上海交通大学中德语言技术联复习课程

1. 预处理
预处理过程主要进行句子的分词、句法分析、以及评价词抽取。鉴于微博文本的特殊性，预处理不直接对整句操作，而是将每个句
子划分成四种不同的成分：
URL 用户名及转发标志：变现为：“@ + 用户名”，或“|| @ + 用户名” 话题：即一对“#”包裹的非空格字符正常文本信息
分词和句法分析
分词使用了中科院的分词系统ICTCLAS，句法分析使用了Stanford Parser。为了改善分词效果，评测小组成员从网络和评测样例数据中收集了一部
分常用网络用语，加入用户词典中。
1. 预处理
评价词抽取
基于评价词词典对词或词组进行匹配分为正面评价词词典和负面评价词词典词典来源由3部分构成：Hownet情感词集合、NTUSD情感词集合、
根据实验结果，人工调整了个别特征的权重，调低了分类器判分的阈值
3. 情感要素抽取
主要使用基于分类器的方法，辅以基于模板的方法。使用评价对象与评价词间的位置关系判别极性。
分类器同样采用VFI分类器。对于一条微博，首先抽取其中的候选评价对象，然后对于微博中的每个观点句，分别判断每个候选评价对象是否是其正确评价对象。
中文微博情感分析系统LTLAB
上海交通大学中德语言技术联合实验室
报告人：周霄
简介
在本届评测设立的3个评测任务中，LTLAB分别参加了任务1（观点句识别）和任务3（情感要素抽取）。
对于任务1：采用了基于分类器的方案，特征抽取时考虑到了多种词性和句法特征。
对于任务3：参评系统结合了基于分类器的抽取和基于模板的抽取两种方案，考虑到了词的统计信息和微博特有的话题信息。
4. 总结
谢谢！
基于词性的特征。选取了在观点句中常出现的词性或词性组合作为特征，如：连词个数、代词个数、副词+形容词个数、“不”+ 形容词个数等等

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

微博用户情感分析与影响力评估

微博用户情感分析与影响力评估随着社交媒体的不断普及和使用，微博已经成为了一种流行的社交平台。

作为国内最具影响力的社交媒体之一，微博拥有数亿的用户，其中不乏许多具有一定影响力的大V。

然而，仅仅拥有大量的关注者并不足以证明一个用户的影响力，因为每个人都有自己的情感和价值观，而用户发表的每一条微博均会直接或间接地影响到他的粉丝，对于微博用户的情感分析和影响力评估，因此具有十分重要的意义。

一、微博情感分析微博用户发表的微博中包含丰富的情感信息，它们可以是喜悦、愤怒、悲伤、惊讶等等。

情感分析就是一种通过计算机技术对这些情感信息进行识别和分类的方法。

情感分类的目的就是将微博分成积极、中性和消极三大类，这样就可以更好地理解网民的态度和观点。

情感分析技术通常采用机器学习和自然语言处理等技术，首先需要对大量的微博数据进行训练，建立情感识别模型。

训练集的建立需要耗费大量的人力和物力，在训练集具备一定的规模和代表性之后，利用这些数据训练模型，根据模型给出的概率或权重，对新的微博进行分类。

微博情感分析除了能够帮助用户了解网络上的观点和态度外，还可以应用到企业的品牌管理和公共舆情监测中。

二、微博影响力评估对于大V或是其他影响力人士而言，影响力评估同样具有重要的意义。

影响力评估其实是通过对用户的微博进行分析，整合用户在微博上的各种数据，并对其深入挖掘，最终判断该用户在微博中的影响力大小。

影响力评估一般可以包括以下几个方面：1. 粉丝数粉丝数是判断一个用户影响力大小的最简单和最直接的指标之一。

但是，单纯的粉丝数量并不能反映出用户在微博中的价值和影响力。

2. 微博转发量转发量是最能反映一个微博的传播效果的指标之一。

对于大V来说，越多的转发意味着更广泛的传播和更高的影响力。

3. 微博原创量原创微博是用户表达个性、个人认知和态度最直接的途径。

发表多量且质量高的原创微博，可以增加自身在粉丝中的影响力。

4. 微博互动量在微博上与粉丝之间的互动可以增强粉丝的忠诚度和归属感，帮助用户提高自己的影响力。

微博情感分析及其应用研究

微博情感分析及其应用研究随着互联网与社交媒体的兴起，微博已经成为现代人们生活中重要的一部分。

人们不仅在微博上商业营销产品，也在微博上展示自我。

微博不仅是人们传播信息的平台，还是情感表达的集散地。

因此，对微博情感的分析和研究已成为计算机科学、心理学等领域的重要课题。

一、什么是微博情感分析？微博情感分析（Sentiment Analysis）是利用计算机技术，通过对用户发布的微博文本进行处理，判断微博发布者的情感倾向。

其核心目标是通过处理文本，将微博文本对应的情感值分为正面、负面或中性。

微博情感分析是从数据分析与语言分析多个角度出发，从海量数据中提取有意义的情感信息，对微博用户及社会公众的心理和情感状态进行把握并为决策提供参考。

二、微博情感分析的技术方法微博情感分析技术主要包括文本挖掘、机器学习和自然语言处理技术。

1、文本挖掘技术文本挖掘技术是指对自然语言文本进行处理、分类、聚类、分析和挖掘的技术。

通过对微博文本进行分析和处理，主要是对其中的关键词进行提取和分类，找到表情符号的意义，以及识别出语句中所表达的情感，并归类为正面、负面或中性。

2、机器学习技术机器学习技术指通过对大量数据的学习和分析，从中发现规律和模式，并对新数据进行预测的一种方法。

微博情感分析中常用的机器学习技术包括朴素贝叶斯算法、支持向量机、逻辑回归等。

3、自然语言处理技术自然语言处理技术是指对人类自然语言进行分析、处理、理解和生成的技术。

在微博情感分析中，自然语言处理技术主要包括分词、词性标注、依存句法分析等。

三、微博情感分析的应用研究微博情感分析的应用研究主要有以下几个方面。

1、企业品牌形象管理企业可以根据微博情感分析结果，对自己的品牌形象进行调整，从而提升品牌吸引力和竞争力。

如某手机品牌在上市时，发现用户的情感倾向都是负面的，便可以通过修改手机设计和功能等方面提升用户的情感体验。

2、舆情监测通过微博情感分析技术，政府、企业和公众都可以对社会舆情进行监测。

《微博数据分析报告》课件

2 数据分析的局限性
3
数据分析受限于数据质量、样本偏差和算法等因素，需综合考虑。
微博口碑分析
通过用户生成的内容分析微博上的品牌声誉和用户满意度。
结论与建议
分析结论
总结数据分析的发现和洞见，提炼出关键点以支持决策和优化。
建议和优化措施
基于数据分析的结果，提出改进策略和行动计划，以优化微博营销和用户参与。
总结
1 数据分析的价值
数据分析可以帮助企业了解用户需求和行为，优化运营策略和决策。
《微博数据分析报告》PPT课件
# 微博数据分析报告 ## 概述 - 分析目的：了解微博平台上用户行为和内容特征，以及评估影响力和口碑。 - 数据来源：微博官方数据平台和第三方数据采集工具。 - 分析方法：数据清洗、统计分析、文本挖掘等。
用户分析
用户画像
研究用户的基本信息、兴趣偏好、地域分布等方面的特征。
用户活跃度
分析用户在微博上的活跃程度和行为习惯，如发帖频主题、人物和领域，以及关注关系的网络图谱分析。
内容分析
热门话题分析
挖掘微博平台上的热门话题，分析其影响力、传播路径和用户参与度。
微博内容情感分析
通过文本挖掘技术，分析微博内容的情感倾向，了解用户的情绪和态度。
微博内容主题分析
从微博文本中提取关键词和主题，揭示用户关注的内容领域和关键词热度。
互动分析
1
用户点赞、评论、转发分析
研究用户在微博上的互动行为，分析点赞、评论和转发的趋势和影响力。
2
网友互动情况分析
分析用户之间的互动关系，包括互相关注、私信、提及和回复等。
3
影响力分析
微博达人影响力分析

基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究

基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究随着社交媒体的普及，微博成为了人们表达情感和观点的重要平台之一。

在海量的微博数据中，分析用户的情感倾向对于了解公众舆论和市场趋势具有重要价值。

因此，基于情感词典的中文微博情感倾向分析逐渐成为研究的热点。

首先，我们需要明确情感词典的概念和作用。

情感词典是指一类特殊的词典，其中记录了大量的情感词汇，包括积极、消极和中性的情感词汇。

这些情感词汇是通过人工标注和统计方法得到的，可以帮助我们识别和分析文本中的情感倾向。

情感词典在情感分析中起到了至关重要的作用，成为了研究和应用领域的基础。

在中文微博情感倾向分析中，研究者们通常采用两种常见的方法。

一种是基于词频统计的方法，另一种是基于情感词典的方法。

在基于词频统计的方法中，研究者会通过统计文本中出现的情感词的数量和频率来判断情感倾向。

然而，词频统计方法容易受到文本长度和词汇多样性的影响，无法准确捕捉情感信息。

因此，基于情感词典的方法逐渐受到研究者的青睐。

基于情感词典的中文微博情感倾向分析主要分为两个步骤：情感词典建立和情感倾向判别。

首先，我们需要建立一个适用于中文微博的情感词典。

这个过程中，我们可以通过分析大量的微博数据，人工标注其中的情感词汇，并结合统计方法不断完善词典。

情感词典的质量对于情感分析的准确性具有决定性影响，所以需要不断迭代和改进。

在情感倾向判别的过程中，我们使用情感词典对微博文本进行情感判别。

首先，将微博文本进行分词，并将其中的情感词与情感词典进行匹配。

然后，考虑到情感词的前后语境对情感倾向的影响，我们通常会采用一定的上下文匹配规则，以提高情感判别的准确性。

最后，通过计算匹配到的情感词的数量和权重，我们可以得到微博的情感倾向。

然而，基于情感词典的中文微博情感倾向分析仍面临一些挑战。

首先，中文的语言特点使得情感词典的建立更加困难，因为中文中情感的表达方式更为隐晦和多样化。

基于领域情感词典的中文微博情感分析

ｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｌａｔｅｎｄｅｎｃｉｅｓｏｆａｉｆｅｌｄｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｕｉｌｄｓａｋｉｎｄｏｆｅｍｏｔｉｏｎａｌｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｔｈｒｏｕｇｈｍｏｏｄｗｏｄｓｒｗｉｔｈａｕｔｏｍａｔｉｃｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｅｘｔｅｎｄｅｄｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｒｅｄｕｃｅｓｃｕｍｂｅｒｓｏｍｅｍａｎｕａｌａｎｎｏｔａｔｉｏｎ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅ ห้องสมุดไป่ตู้ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｅｍｏｔｉｏｎｌａａｄｖｅｒｂｓａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔ，ｗｅｂｕｉｌｄｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌａｄｖｅｒｂｓｄｉｃｔｉｏｎａｒｙａｎｄｍｉｃｒｏ－ｂｌｏｇｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｗｈｉｃｈｗｉｌｌ
标注的繁琐。同时考虑到上下文中情感副词等影响，构建了情感副词词典，更加全面的分析情感倾向。最后通过实验
表明本文提出的基于领域情感词典的分析策略有一定的可行性和准确率。

微博情感分析评测总结

情感要素抽取
宽松评价
微平均
Precision
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000 0.000
0.050
0.100
0.150
0.200 0.250 Recall
0.300
0.350
0.400
情感要素抽取
宽松评价
微平均
25.0% 20.0% 百 15.0% 分比 10.0%
”#官二代求爱不成将少女毁容# 这种畜生是怎么被教育出来的啊！！！！” -> “官二代”
人称代词需要尽可能在当前微博内进行指代消解：
“小明就读于北京大学，他是名优秀的学生。”->”小明“
抽取出句子中每个情感片段所对应的情感对象：
“你根本已经不是个人了，你比蛇还冷血，你比畜生还畜生。” -> “你” “你” “你”
情感倾向性判断
宏平均
Precision
1.000
0.900
0.800
0.700
0.600
0.500
0.400
0.300
0.200
0.100
0.000 0.000
0.100
0.200
0.300
0.400 0.500 Recall
0.600
0.700
0.800
0.900
情感倾向性判断
宏平均
16.0% 14.0% 12.0% 10.0% 百分 8.0% 比 6.0%
5.0% 0.0%
F-measure
0.00-0.05 0.05-0.10 0.10-0.15 0.15-0.20 0.20-0.25 0.25-0.30 0.30-0.35 0.35-0.40 0.40-0.45 0.45-0.50 0.50-0.55 0.55-0.60 0.60-0.65 0.65-0.70 0.70-0.75 0.75-0.80 0.80-0.85 0.85-0.90 0.90-0.95 0.95-1.00