文献类型：期刊文章

作　　者：欧阳纯萍[1] 阳小华[1] 雷龙艳[1] 徐强[1] 余颖[1] 刘志明[1]

机构地区：[1]南华大学计算机科学与技术学院,衡阳421001

出　　处：《北京大学学报（自然科学版）》

基　　金：湖南省自然科学基金项目(13JJ4076;11JJ6047);湖南省教育厅优秀青年项目(13B101);衡阳市科技计划项目(2012KJ9)资助

年　　份：2014

卷　　号：50

期　　号：1

起止页码：67-72

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI、IC、INSPEC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：针对中文微博用户的情绪分析问题,提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究,然后构建有情绪微博的21维特征向量,最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象,结果表明多策略集成方法好于单一分类算法。在多策略集成方法中,"NB+SVM"方法略优于"NB+KNN"方法。

关 键 词：细粒度情绪分析  中文微博  朴素贝叶斯 SVM KNN

分 类 号：TP391.1] TP393.092[计算机类]