文献类型：期刊文章

作　　者：谢丽星[1] 周明[2] 孙茂松[1]

机构地区：[1]智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系,北京100084 [2]微软亚洲研究院,北京100084

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873174)

年　　份：2012

卷　　号：26

期　　号：1

起止页码：73-83

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到了学术界和工业界的广泛关注。该文使用新浪API获取数据,针对中文微博消息展开了情感分析方面的研究。我们对于三种情感分析的方法进行了深入研究,包括表情符号的规则方法、情感词典的规则方法、基于SVM的层次结构的多策略方法,实验表明基于SVM的层次结构多策略方法效果最好。其次,针对层次结构的多策略方法的特征选择进行了详细分析,包括主题无关、主题相关的特征。实验表明使用主题无关的特征时获得的准确率为66.467%。引入主题相关的特征后,准确率提升至67.283%。

关 键 词：新浪微博  情感分析 SVM

分 类 号：TP391]