文献类型：期刊文章

作　　者：王文远[1] 王大玲[1,2] 冯时[1,2] 李任斐[1] 王琳[1]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110819 [2]东北大学医学影像计算教育部重点实验室,沈阳110819

出　　处：《计算机与数字工程》

基　　金：国家自然科学基金(编号:61100026;60973019;61033007);中央高校基本科研业务费专项资金(编号:N100704001)资助

年　　份：2012

卷　　号：40

期　　号：11

起止页码：6-9

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：表情符号作为一种新的网络语言,在微博中被广泛采用,在一定程度上代表了用户的情绪和思想,也将影响微博情感倾向分析的结果。该文提出基于微博统计数据为表情符号构建情感词典的思想,通过对大量微博中与表情"共现"的文本的情感倾向分析,确定表情的情感倾向,以此构建面向情感倾向分析的表情情感词典,旨在为微博乃至其它采用表情符号的Web用户生成信息的情感倾向分析提供支持。进而,该文将表情情感词典反作用于对应的微博文本,重新度量其中情感词的倾向值,改进现有的情感词典,旨在获得更准确的情感倾向分析结果。实验表明了该方法的有效性,并分析了相关阈值的设置对结果的影响。

关 键 词：微博  表情符号 情感分析 表情情感词典  

分 类 号：TP393]