文献类型：期刊文章

作　　者：赵妍妍[1] 秦兵[2] 石秋慧[2] 刘挺[2]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学媒体技术与艺术系,黑龙江哈尔滨150001 [2]哈尔滨工业大学计算机学院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：中国博士后科学基金(2012M520740;2013T60373;2012M520142)

年　　份：2017

卷　　号：31

期　　号：2

起止页码：187-193

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以微博为代表的社会媒体的飞速发展为情感分析方向带来巨大的资源,同时也对情感分析算法的性能提出了更大的挑战。其中,现有的情感词典尤其是中文情感词典规模不足是影响情感分析性能的一个重要因素。为此,该文基于海量的微博数据,使用简单的文本统计算法,构建了一个十万词语/词组的大规模情感词典。我们以情感分析的基础任务——情感分类为例,将大规模情感词典作为特征用于该任务上,实验结果表明大规模词典有助于情感分类性能的提高。

关 键 词：情感词典 情感分析 情感分类 微博  

分 类 号：TP391]