基于情感知识和机器学习算法的组合微文情感倾向分类研究

摘要：

[目的/意义]随着社交网络的发展,新浪微博成为人们生活中交流的重要平台.针对微博情感的分类研究有利于舆论发现,帮助政府和企业进行舆论引导.[方法/过程]基于微博中的情感词、表情符号、否定副词、程度副词等情感知识分类算法和传统的机器学习算法,提出了一种组合分类算法.该算法解决了传统机器学习算法在情感分类时样本数据分布不均的问题;相比情感知识分类算法,该算法的分类效率大大提升.[结果/结论]实证结果表明组合分类算法在准确度、召回率、F值等方面均优于情感知识算法和机器学习算法.

关键词：情感倾向分类、机器学习、情感知识、组合分类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-06-20（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：189-194