基于文本分类的微博情感分析技术研究
基于情感分析的文本分类方法
190 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】文本分类 情感分析 分类方法1 引言文本情感分类可以被看成为一类特殊的文本分类问题，目前的绝大多数研究将文本的情感倾向性按褒义（正向）、贬义（负向）这两种类别来进行极性分类，少数研究也涉及到三类（褒义、贬义和中立）。
文本的粒度再被处理后可以在不同的级别上进行分类研究，如基于情感分析的文本分类方法文/李长镜 赵书良 池云仙 罗燕文档级和词语级等等，由于其处理的范围不同，根据其研究领域我们可以将情感分类研究再一次进行分类，单领域和跨领域情感以及单语言、跨语言情感是目前比较合适的、科学的分类标准。
2 文本情感分类面临的问题2.1 数据稀疏性问题随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，以及微博、在线社区等社会媒体的兴起，人们表达情感的方式也越来越多，实现的途径也更加多样化，同时可以随时随刻发表自己的观点，不再受时间与空间的限制。
同时在这个过程中，人们在发表观点或者进行评论时更多的时应用简约化的短文本，进一步加剧了数据稀疏性这个问题。
数据稀疏性问题给文本情感分类带来极大困难。
2.2 标注样本获取困难的问题如果想要有监督学习方法具有用户满意的分类特征，就需要在进行模型的前期训练时，有针对性的标注大量典型样本。
而人工标注样本过程主要存在两方面的问题，（1）许多情况下，人工标注样本需要耗费大量的人力物力，进而增加了巨大的成本。
（2）样本标注的准确度或者标准会随着人的主观意识而发生变化，这一现象直接影响了研究的结果的准确度，直接造成一定的误差，不利于研究的顺利进行。
2.3 情感资源的不平衡性问题随着当今社会科技的不断进步，互联网信息的呈现出多元化的特点尤其是在语言方面，这直接影响了情感资源的不平衡性，举个例子，英国早年在情感分析问题上进行了一系列的研究，其研究成果也影响了全国各地的研究学者的研究，这成果就包括了标注语料、情感词典等，而相比之下我国的国语标注语料、情感词典等资源也就相对较少，其原因也不仅益和社会效益的双重体现。
基于BiLSTM-ATT的微博用户情感分类研究
26传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)2021年第40卷第2期DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)02-0026-04基于BiLSTM-ATT 的微博用户情感分类研究**收稿日期：2019-08-27*基金项目：国家自然科学基金资助项目(61701296)；上海工程技术大学学科建设项目(19KY0229)谢思雅，施一萍，胡佳玲，陈 藩，刘 瑾(上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201620)摘 要：针对目前微博平台的文本情感分类模型大多是对句子的词性、表情符号等进行情感分析而不了 解用户本身的情感倾向且存在语义理解不足的问题,提出一种利用Word2Vec 结合深度学习的方法对微 博用户进行情感分类。
使用Worcl2Vec 中的Skip-Gram 模型结合负采样对语料训练词向量，然后利用双向 长短期记忆网络(BiLSTM)-ATT 模型自动学习词向量中的情感信息，捕捉文本数据中最具代表性的特征， 最后经过SoftMax 层对微博用户的情感倾向进行分类。
在NLPCC2013数据集上进行测试，同时做了 5组 对比试验。
结果表明:所提出的模型AVP 达到0.814,AVF1值达到0.831，且在词向量维度取150吋效果最好。
关键词：词向量；双向长短时记忆网络；注意力机制；情感分类中图分类号：TP391.1 文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)02-0026-04Research on emotional classification of weibousers based on BiLSTM-ATT 'XIE Siya, SHI Yiping, HU Jialing, CHEN Fan,LIU Jin(School of Electronic and Electrical Engineering ,Shanghai University of Engineering Science ,Shanghai 201620,China)Abstract : In view of lhe current emotional classification models for lext on weibo platform , most of them conduct emotional analysis on the part of speech or emoji of a setence, etc ・ without understanding users ? emotional tendency and lack of semantic understand!ng. Proposing a method of emotional classification for weibo users by using Word2Vec combined with deep learning. Specifically , skip-gram model in Word2Vec and negative sampling are used to train word vectors. Then bidirectional long short-term memory ( B 订STM )・attenlion mechanism ( ATT) model is used to automatically learn the emotional information in word vectors , capture the most representative features in text data , and finally classify lhe emotional tendencies of Weibo users through softmax layer ・ Test on NLPCC2013 data set , at the same time , made five group of contrast test. The results show that the new model AVP reaches 0. 814, AVF1 reaches 0. 831 ,and the effect is best when the dimension of word vector is 150.Keywords : word vector ； BiLSTM ； attention mechanisms ； sentiment classification0引言随着移动互联网的迅速发展，新浪微博已成为广大群 众抒发情感发表观点的重要平台。
网络舆情分析中的文本分类与情感分析模型研究
网络舆情分析中的文本分类与情感分析模型研究网络舆情分析是指通过对网络上的文本数据进行收集、整理、分析和挖掘，从而了解和把握网络舆情的动态变化和趋势，以及对舆情进行分类和情感分析的过程。
本文将对网络舆情分析中的文本分类与情感分析模型进行深入研究。
一、引言随着互联网的快速发展，人们在互联网上产生了大量的文本数据。
这些数据中蕴含着丰富的信息，可以用于了解人们对某一事件或话题的看法、态度以及情感倾向。
而网络舆情分析正是通过对这些文本数据进行分类与情感分析，从而帮助我们更好地理解和把握社会热点事件。
二、文本分类模型1. 传统机器学习方法传统机器学习方法在文本分类中已经取得了一定成果。
其中常用的方法包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。
这些方法通过构建特征向量表示每个样本，并将其输入到机器学习模型中进行训练和预测。
2. 深度学习方法随着深度学习技术的发展，深度神经网络在文本分类中也取得了显著的成果。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是常用的模型。
CNN主要用于提取文本中的局部特征，而RNN则可以捕捉文本中的时序信息。
三、情感分析模型1. 词典情感分析词典情感分析是一种基于词典的方法，通过构建一个情感词典和一个程度副词词典来判断文本中每个单词所表达的情感倾向。
通过对每个单词进行情感得分计算，可以得到整个文本的情感倾向。
2. 基于机器学习方法基于机器学习方法的情感分析主要是将问题转化为一个二分类问题，通过训练一个二分类模型来判断文本是正面还是负面。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
3. 基于深度学习方法深度学习在情感分析中也取得了很大进展。
其中最常用的模型是长短时记忆网络（LSTM）和双向LSTM。
这些模型可以捕捉到文本中长距离依赖关系，并对整个句子进行情感分类。
四、研究进展与挑战1. 多模态情感分析随着社交媒体的发展，人们在文本外还产生了大量的图片、音频和视频数据。
因此，如何将文本与其他模态数据进行融合，进行多模态情感分析成为了一个重要的研究方向。
基于依存句法树方法的微博文本的情感分析研究
基于依存句法树方法的微博文本的情感分析研究作者：王彬菁来源：《电脑知识与技术》2019年第24期摘要：随着移动互联技术的发展，微博作为一种新媒体形式日益成为国内主流的移动社交媒体平台。
微博包含海量的信息数据且数据种类多样，即有文档文本数据，也有图片、表情符号、视频动画等非结构化的数据。
因此，对各政府部门和企业单位的网络舆情监管提出了艰巨的挑战，有关中文微博文本的情感分析的研究也成为近几年数据挖掘领域的关注方向之一，情感分析研究主要围绕着信息的抽取和情感倾向的判定，均离不开对微博文本的分词工作。
本文提出了一种基于依存句法树的情感分析方法。
根据不同的词汇间的依存关系，制定了相应的情感短语削减规则。
通过分析不同程度词和否定词对情感词的修饰和组合关系，制定了不同的汇聚规则。
使用LTP-Cloud（语言技术平台云）进行句法分析，构建依存句法树，通过对句法树的后序遍历逐步汇聚情感向量。
使用了为情感值取绝对值的情感判别方法，得到最终的情感类别。
关键词：微博文本;依存句法树方法;情感分析;LTP-Cloud（语言技术平台云）中图分类号：G642; ; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）24-0013-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：近些年，随着移动互联技术的迅猛发展和日益成熟，移动互联技术已然进入社会大众的生活，并且逐渐改变着我们的消费方式、沟通交往方式;其中，微博作为一种成熟的新媒体形式已经成为国内最大的移动社交媒体平台。
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）最新发布的第41次《中国互联网发展情况统计报告》显示，截至2017年12月底，中国网民规模已经达到7.72亿，这其中手机用户的占比为97.5%，手机成为网民上网的主要终端设备[1]。
这些网民获得信息的方式又主要通过微博，微信，各类手机APP，移动社会化的传播格局逐步形成，微博作为承载信息发布，互动交流功能的社交媒体平台已经被社会大众所熟知和使用。
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。
基于分类的微博新情感词抽取方法和特征分析
摘 要 情 感 或 情 绪 分 析 在 舆 情 分 析 、商 品 评 论 分 析 、商 品 推 荐 等 领 域 应 用 广 泛 ，而 文 本 中 的 情 感 或 情 绪 分 析 通 常 以 情 感 词 典 为 基 础 . 人 工 情 感 词 典 虽 然 准 确 但 构 建 代 价 大 、难 以 及 时 更 新 ，很 难 适 应 微 博 这 类 新 情 感 词 快 速 更 迭 的 数 据 . 微 博 平 台 为 新 情 感 词 的 发 布 和 传 播 提 供 了 便 捷 的 途 径 ，是 新 情 感 词 的 重 要 来 源 . 考 虑 到 已 有 规 模 较 大 的 人 工 情 感 词 典 及 大 量 包 含 新 情 感 词 的 微 博 数 据 ，在 统 计 、分 析 、对 比 中 、英 两 种 语 言 微 博 中 情 感 词 分 布 差 异 的 基 础 上 ，提 出了与特定语言无关的基于分类思想的微博新情感词抽取方法c N S E m .c N S E m 根据微博数据集和情感词典自动 构 建 训 练 数 据 、训 练 分 类 器 并 判 别 候 选 词 的 情 感 极 性 ，最 后 采 用 投 票 机 制 确 定 候 选 词 的 情 感 极 性 . 通 过 大 量 而 细 致 的 实 验 ，分析了 c N S E m 在 中 、英 文 两 种 语 言 的 微 博 数 据 上 的 表 现 、六 类 特 征 的 作 用 和 用 法 以 及 抽 取 的 新 情 感 词 对 微 博 情 感 分 类 任 务 的 帮 助 作 用 . 实 验 结 果 表 明 ，c N S E m 比 经 典 的 基 于 共 现 和 极 性 传 播 的 方 法 要 好 ，特 别 是 当 考 虑 中 文 微 博 数 据 集 中 的 名 词 类 情 感 词 时 . 对 c N S E m 抽 取 的 新 情 感 词 进 行 了 直 接 和 间 接 两 种 方 法 评 测 ，前 者 利 用 人 工 情 感 词 典 作 参 照 ，后 者 考 察 抽 取 的 新 情 感 词 对 情 感 分 类 的 帮 助 作 用 ，从 评 测 指 标 上 看 ，c N S E m 抽 取 的 新 情 感 词 与 人 工 情 感 词 典 的 质 量 相 当 ，并 且 c N S E m 能 适 应 有 较 大 差 异 的 中 、英 两 个 语 种 .
基于大数据分析的Twitter微博情感分析研究
基于大数据分析的Twitter微博情感分析研究近年来，随着社交媒体的兴起，人们在日常生活中越来越频繁地使用 Twitter 这一平台来表达自己的观点和情感，使得 Twitter 微博成为了研究社会情感、民意和趋势的重要资源。
为了更好地利用 Twitter 微博的数据，人们开始运用大数据技术进行情感分析和预测，从而深入了解人们的情感和思想变化，指导社会舆论和政策决策。
本文将基于大数据分析，介绍 Twitter 微博情感分析的研究现状、方法和应用。
一、研究现状早在 2010 年，Twitter company 推出的 Streaming API 使得开发者可以方便地获取 Twitter 微博的即时流，并且包含了丰富的标签、用户信息和文本内容等数据。
这使得 Twitter 微博成为了研究实时情感和趋势的重要数据源。
随着自然语言处理和机器学习技术的发展，研究者们开始借助基于大数据分析的方法和模型来进行Twitter 微博情感的分类、主题挖掘和情感预测等工作。
Twitter 微博情感分析的研究主要侧重于以下三个方向：1. 情感分类情感分类是指将 Twitter 微博文本分为正面、负面和中性三类。
这一任务涉及到语义分析、文本特征提取、分类器训练等多个方面，其中，常用的分类器包括朴素贝叶斯、支持向量机和决策树等。
此外，随着深度学习技术的不断发展，近年来也有研究者开始探索基于深度学习的情感分类方法。
2. 主题挖掘主题挖掘是指从 Twitter 微博文本中自动发现和提取出隐藏的主题模式。
这一任务涉及到词频统计、主题模型建立和主题关系分析等多个方面。
常用的方法包括LDA、LSA 和 NMF 等。
3. 情感预测情感预测是指利用历史数据和模型来预测未来的情感倾向和趋势。
这一任务既可以是对同一用户进行情感变化的预测，也可以是对社会大众情感趋势的预测。
在实际应用中，情感预测可以为商业决策、社会舆论和政策制定提供重要参考。
二、研究方法Twitter 微博情感分析的研究方法根据任务不同，也有所差异。
应用文本技术进行情感分析
应用文本技术进行情感分析近年来，随着社交网络的普及和大数据的快速发展，文本情感分析技术也越来越受到关注和应用。
文本情感分析是指通过对文本数据进行挖掘和分析，提取其中隐含的情感和态度信息，从而对文本内容做出评价和判断。
它广泛应用于舆情监测、市场调研、产品反馈等方面，为人们提供了更为精准和实时的信息。
一、文本情感分析的基本原理文本情感分析的基本原理是通过文本预处理、特征提取和分类建模等步骤，将待分析文本进行转换和分类，并输出其对应的情感分类结果。
具体步骤如下：1.文本预处理：首先对文本数据进行清洗和分词处理，去除一些噪声词汇和停用词，然后进行词性标注和命名实体识别等步骤。
2.特征提取：在文本预处理的基础上，选取一些有代表性的文本特征，如词频、词向量、情感词典等，通过算法计算和提取这些特征，得到文本的表示矩阵。
3.分类建模：基于特征矩阵，使用分类算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等对文本进行分类和判断，输出其对应的情感分类结果。
二、文本情感分析的应用和挑战文本情感分析在社交媒体、电商平台和舆情监测等领域都有广泛应用。
比如，在社交媒体上，用户可以通过情感分析得到自己的微博、朋友圈等内容的情感状态，了解自己的情绪变化和心理健康；电商平台可以通过情感分析分析用户的购买偏好和消费体验，提升产品和服务的质量。
在舆情监测领域，政府和企业可以通过情感分析来了解民意和市场需求，及时作出决策和调整。
与此同时，文本情感分析也存在一些挑战和不足，如情感识别的准确性和误判率、情感分析模型的泛化性和可解释性等。
针对这些问题，学者们提出了一系列改进和优化的方法，如利用深度学习、领域适应、情景依赖等技术，提升模型的表现和效果。
对于泛化性和可解释性问题，研究者们也提出了一些新的解决方案，如多视角融合、解释性深度学习等技术。
三、文本情感分析的未来发展趋势未来，文本情感分析将继续成为人工智能领域的热门研究方向之一。
一方面，随着智能设备、人机交互等技术的不断发展和普及，文本情感分析将被广泛应用于语音识别、自然语言处理和机器翻译等领域，为更全面和精准的人机交互提供支持。
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基于文本分类的微博情感分析技术研究
随着社交媒体的普及，微博已经成为了人们表达情感的渠道之一。
在实际应用中，基于文本分类的微博情感分析技术已经越来越受到重视。
一、微博情感分析技术的基本原理
微博情感分析技术基于自然语言处理技术和机器学习算法。
它通过对微博文本进行分析和分类，判断微博写手的情感倾向。
其基本流程为：
1. 文本预处理：将文本进行分词、去停用词等处理，使得文本可以被计算机阅读。
2. 特征提取：根据已知的情感分类标签构建一系列与情感相关的特征。
特征可以是词汇、词性、词频等。
3. 模型训练：将预处理和特征提取后的数据集，按照一定的分布训练出情感分类算法模型。
4. 分类预测：将未知的微博文本输入已训练好的模型，根据模型得出微博的情感分类结果。
二、常见微博情感分析方法
1. 基于规则的分类方法：通过人工构建规则，对微博进行情感分类。
优点是易于理解和调试，但对语言特征的抽取要求较高，而且不能很好地应对大数据的情况。
2. 基于词典的分类方法：通过构建情感词典对微博情感进行分类。
优点是对语言特征的选择要求不高，但需要大量的情感标注数据和对词典的不断更新。
3. 基于机器学习的分类方法：将微博进行特征向量化后，利用机器学习算法对微博情感进行分类。
其优点是能处理复杂的文本特征，可以利用大量的数据训练模型，但是需要大量的语料库和标注数据。
三、微博情感分析技术的应用场景
1. 聚合舆情：通过对微博情感进行分类，可以分析当前公众的情感态势，提供有价值的信息给政府和企业决策。
2. 产品调研：企业可以通过对微博中提及产品名词的情感进行分析，了解产品的市场反响情况，提高产品的满意度。
3. 社会心态分析：通过对微博情感的聚合分析，可以了解当前社会群体的心态变化，及时进行舆情公关策略调整。
四、微博情感分析技术的未来发展
如今，微博情感分析技术已经成为了自然语言处理领域中的重
要研究方向之一。
未来，人工智能技术的不断发展将为微博情感
分析技术带来更多的机会和挑战。
例如，可以通过深度学习算法
提高微博情感分析的准确度，或者将微博情感分析技术应用于智
能客服、智能广告等领域，进一步提高人机交互的效率和体验感。
总之，微博情感分析技术具有较广泛的应用前景，其技术不断
更新和发展，将为社会舆论监管提供更加高效、精确的技术支持。