基于word2vec的微博情感新词识别与倾向判断研究

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3、文基于Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ的微博情感新词识别与倾向判断研究隋浩学科专业信息安全与电子商务指导教师蒋侃教授口日如（６月；论文答辩日期２０／１６年５月１８日学位授予日期午答辩委员会主席陈友初教授级高级工程师广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文，是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除己特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位的学位而使用过的材料一。与我同工作的同事对本论文的研

4、巧工作所做的贡献均己在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权，目Ｐ：学校有权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可！＾采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用授权。囚＃保密。＂＂请在［＾上相应方框内打Ｖ（）－论文作者签名：巧炎曰期；—＾一口

5、＾１指导教师签名＞：日期山？／＾’作者联系电话：电子邮箱；基于Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ的微博情感新词识别与倾向判断研究摘要如今一一网络文，信息在网络上Ｗ爆炸的形式产生，信息的主要载体本承载着网民的情绪、观点与意见，分析这些文本，对于政府来说，可及时了解公共舆惰并引导舆论导向，可化及时发现自身问；对于企业来说题并改进企业服务。目前常用的情感词典并不能有效覆盖所有常用情感词。微博等新媒体逐渐流行，导致网络语言碎片化、新词不断产生和传播，给文本倩感分析带来了困难。本文立足于识别情感词典中未包含的情感新词。

6、，并判断其情绪倾向具体的研巧内容如下：１）微博语料的特征分析及情感词识别工作的预处理。为了保证情感词识别的准确率，同时又识别更多的情感词语，本文在实验过程中，针对微博语料的特点，制定了数据清洗方案、新词识别方案，构建了表情符号情感词典。２）基于词向量计算词语相似度并识别情感词。词向量是指将文本中的词语表示成空间向量的形式，这种方案在转化过程中考虑了词语出现的语境和搭配关系，可Ｗ保留更多的自然语言信息。本文将借助Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ工具，将大规模微博语料中的词汇向量化，然后计算词语在多维空间中的距离，一些

7、近义词识别词语间的相似性。然后根据词语的最相近的，判别词语的是否是情感词，Ｗ及词语的倾向。Ｉ３）结合词共现与词向量相似度识别倩感词。基于词共现识别情感词与基于词向量相似度识别情感词是两种不同的思想。前者依据词语分别与正面种子词和负面种子词共现的频率来判断词语倾向，后者利用词语上下文的语境将其转化为向量形式，再根据词语与基础情感词的近义关系判断词语倾向。本文把两种情感词识别方法结合起来，基于词向量的方法为主，Ｗ基于词共现的方法为辅，过滤低频词和低可信度的结果，对冲突结果采用线性加权处理，在保证正确率的

8、同时，寻求识别更多的情感新词。综上所述，本文将对大规模微博语料进行分析，首先利用词向量工具，根据词语与基础情感词的近似关系一，提出套情感新词识别与倾向判断方案。然后，将两种不同的情感词识别与倾向判断的思想结合