基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究

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3、件ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＶｏＬ３１Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２０１４基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究孙建旺吕学强张雷瀚（北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京１００１０１）摘要随着ｗｅｂ２．０时代的兴起，与微博相关的研究得到学术界和工业界的广泛关注。选取微博文本中的动词和形容词作为特征；提出基于层次结构的特征降维方法；采用设计的基于表情符号的方法计算特征极性值；在此基础上，提出基于特征极性值的位置权重计算方法，借助ｓＶＭ作为机器学习模型将微博文本分为正面、负面和中性三类。实验结果表明，提出的方法能够比较有效地对

4、中文微博文本进行情感分类。关键词微博表情符号极性值位置权重情感分类中图分类号１粥９１．１文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１４．０７．０４５ＯＮＳＥＮＴ姗ＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＣＨ】ＮＥＳＥⅣⅡ37ＣＲｏＢＬｏＧＧＩＮＧＢＡＳＥＤｏＮＬＥⅪ37ＣｏＮＡＮＤＭ＿ＡＣＨ】ＮＥＬＥＡＲＮ矾ＧＳｕｎＪｉａｎｗａｎｇＬｎＸｕｅｑｉａｎｇＺｈａｎｇＬｅｉｈａｎ（＆彬昭研蹦。删。可ｏ，胁ｅ删ｃ础啪口以Ｄ湖口ｆＤｋｅ砸删妇ｎ胍∞础，＆狮ｇ蜘ｍｍ加ｓｃ据腑口，ｌｄ‰＾，ｌｏ如ｇｙ№沁Ｈ蚵，＆抗昭』删０Ｊ，蕊讹）Ａｂｓ仃ａｎＡｌｏｎｇ访ｔｈｔ

5、ｈｅｒｉｓｉｎｇ０ｆＷｅｂ２．０ａｇｅ，ｔｈｅｓｔＩｌｄｉｅｓｒｅｌａｔｅｄｔｏＩｌｌｉｃｒｏｂｌｏｇ百ｎｇｈａｖｅｄｍｗｎ埘ｄｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｓｆｒｏｍｂｏｔ｝ｌｔｈｅａｃａｄｅｍｉａ柚ｄｉｎｄｕｓｔｒｙｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．Ｂｙｓｅｌｅｃｔｉｎｇｖｅｒｂｓ锄ｄａｄｊｅｃｔｉｖｅｓｉｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｔｅｘｔｓ硒山ｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｅｐｕｔｆｏⅢ37ａｒｄａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｍｃｔｕｒｅ－ｂ鹊ｅｄｆｅａｔｕｒｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｄｅｍｏｔｉｃｏｎ－ｂ∞ｅｄｍｅｔｈｏｄ

6、ｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｃａｌｃｌｌｌａｔｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｌａｒｉｔｙｖａｌｕｅ．０ｎｔＩｌｉｓｂ鹳ｉｓ，ｔｌｌｅｐｏｓｉｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｐｏｌ“ｔｙｖａｌｕｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｎｄ埘山ｔｈｅｈｅｌｐ０ｆＳＶＭａｓｔｈｅｍａｃｈｉｎｅｌｅ锄ｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｔｈｅａｐｐｍａｃｈｃｌａｓｓｉｆｉｅｓｔｈｅｍｉｃｍｂｌｏ路ｉｎｇｔｅｘｔｓｉｎｔｏｐｏｓｉｔｉｖｅ，ｎｅｇａｔｉｖｅａｎｄｎｅｕｔｒａｌｃａｔｅ９０ｒｉｅｓｓｅｐａｒａｔｅｌｙ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａＩｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈ

7、ａｔｔｈｅｐｍｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｃａｎ雒ｂｃｔｉｖｅｌｙｍａｋｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌ鹊ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｍｂｌｏｇｇｉｎｇｔｅｘｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒ凼ＭｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇＥｍｏｔｉｃｏｎＰｏｌ撕ｔｙｖａｌｕｅＰｏｓｉｔｉｏｎｗｅｉｇｌｌｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓ击ｃａｔｉｏｎＯ引言微博是一种新的信息发布及社交网络平台。自问世以来，迅速吸引了大众的眼光，得以蓬勃发展。据ｃＮＮＩｃ统计显示，截止２０１１年１２月底，我国微博用户数达到２．５亿，较上一年底增长了２９６．Ｏ％，网民使用率为４８．７％…。微博消息量大、更新速度快，吸

8、引了大批学