基于分类关联规则的微博情绪分析

摘要：

针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法.获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接词转换为关联规则项集,通过关联规则挖掘算法获得相应特征;采用SVM算法对获得的特征进行情绪分类,得到整篇微博的情绪类别.实验结果表明,该方法在情绪分类上具有较好的效果.

关键词：情绪分析、文本分类、K最近邻算法、支持向量机、分类关联规则

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272277;中央高校基本科研业务费专项基金项目274742;湖北省自然科学基金项目2014CFB356

在线出版日期：2017-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3361-3365,3393