基于微博的情感-分析算法-研究和实现

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1、万方数据西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要近年来，随着微博的快速发展，微博数据成倍增长，如何利用这些海量的数据，挖掘有用的信息，成为了研究热点。其中，微博情感分类是一个比较热门的研究方向，它在分析与预测时事走向、反馈商品和产品意见、分析消费者喜好、政府网络舆情监控等方面都有广泛的应用。微博情感分类研究分为以下三个方面：基于情感词典的分类、基于机器学习的分类和基于特征融合的分类。由于微博信息量少、格式不规范、语言风格多变、含有大量的噪音等原因，微博情感分类研究的效果不理想。针对这一情况，本文结合了现有的

2、情感分类算法，针对微博信息的特点，设计并实现了三种微博情感分类方案，提高微博情感分类的效果。本文主要贡献包括：l、设计了基于情感计算的情感分类算法。该算法的基础是情感词典，目标是包含有很明显的正、负情感词的微博。在传统以单个情感词典为核心的情感分类的基础上，该算法结合了四个常用的情感词典，从多个维度描述微博，通过计算微博包含的情感词的情感倾向，计算微博的情感倾向，从而判断微博的情感分类。2、设计了基于分类器融合的情感分类算法。该算法的基础是机器学习，它适合大量数据处理。该算法详细的分析了基于机器学习的情感分

3、类方法，结合了三个常用的分类算法，提取三个不同分类器的预测标签和预测得分，根据融合分类器，预测微博的分类标签。3、设计了基于特征融合的情感分类算法。该算法把人类情感分析和机器学习方法相结合，先分析微博本身特有的特点，并且根据人类情感的表达方式，选取了四组特征；然后，选用了客观的统计特征；最后，把两方面特征融合，用SVM训练模型，预测微博的情感分类。通过实验证明了本文设计的方法可以有效的提高微博情感分类的能力。关键词：情感分类；情感计算；机器学习；特征融合；情感词典万方数据西南交通大学硕士研究生学位论文第lI

4、页AbstractRecently’晰thrapiddevelopmentofmicro-blog．howtousevastamountsofdataminingusefulinformationbecomingahottopic．Micro-blogemotionclassificationisverypopular,whichhasawiderangeofapplications，suchas：analysisandpredictionofcurrentevents，feedbackofcommodit

5、iesandproductreviews，analysisofconsumerpreferencesandmonitoringpublicopinioninnetwork．Micro-blogsentimentclassificationstudyisdividedintothreeareas：emotionbaseddictionary,machinelearningandfeaturefusion．Becausemicro-bloghaslittleinformation，freedomoflangua

6、gestyle，alotofnoise，SOmicro．blogsentimentclassificationresearchdoesnothaveasatisfactoryresult．Inresponsetothissituation，thispaperproposesthreeoptionstoimprovetheresultsofmicro—blogsentimentclassification．Themaincontributionofthispaperareshownasfollows：Firs

7、t，thispaperproposesasentimentclassificationalgorithmbasedontheemotionalaffectivecomputing．Thetargetsofthealgorithmistodeterminethepolarityofmicro．blog，whichcontainssignificantpositiveandnegmiveemotionwords．Thisalgorithmcombinesfourcommonemotionaldictionari

8、es，whichdescribesthemicro-blogfrommultipledimensions．Aftercalculatingmicro-blogemotionaltendenciesbasedonthecalculatingofemotionalword，thecategoryofthemicro—blogisdetermined．Second，thispaperproposesasentiment