基于无指导学习的微博评论分析方法

摘要：

该文以一种有效的方法寻找出有价值的微博评论,这对于读者更高效地阅读评论,为舆情分析、文本挖掘等任务提供支持,均具有重要的应用价值.针对微博及其评论文本短小、内容发散等特点,该文提出一种基于无指导学习的微博评论分析方法,该方法通过互联网搜索引擎扩展微博文本,基于相关性计算自动构造正负训练用例,生成特定的某条微博评论分类模型,通过该模型对评论的价值性进行评估.实验结果表明,该方法能够比较好地识别出评论的价值.

关键词：微博评论、价值性、无指导学习、评论过滤

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金61170181;江苏省自然科学基金BK2011192;国家社会科学基金11AZD121

在线出版日期：2017-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：179-186