结合情感词典与规则的微博情感极性分类方法

摘要：

随着微博在网民中日益火热，社会热点问题容易快速地演变成微博热门话题。由于微博用户多、数据量大、情感复杂的特性，通过情感分析来准确地获取微博潜藏的社会价值、商业价值变得十分迫切。该文通过构建情感词典，查找语义规则，并将情感词典与规则结合，建立微博情感分析模型，实验结果表明本文方法在负向情感判别方面效果优于SVM，并且在微博语料较短时，整体分类效果也优于SVM。

关键词：微博、情感分析、情感词典、规则

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金资助项目11040606M133

在线出版日期：2014-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3111-3113,3123