文献类型：期刊文章

作　　者：骆逸欣[1] 严志科[1] 尹红炼[2]

LUO Yi-xin;YAN Zhike;YIN Hong-lian(ChangJun Middle School, Changsha 410005, China;Wangyi Corporation, Hangzhou China)

机构地区：[1]长郡中学,湖南长沙410005 [2]中国网易公司,浙江杭州310007

出　　处：《电脑与信息技术》

基　　金：黑龙江省大学生创新创业训练计划项目(项目编号:201510214015)

年　　份：2017

卷　　号：25

期　　号：2

起止页码：14-15

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：当前微博情感分析主要基于语料库中正类和负类文本情感分析,而忽略了网络用语以及表情等微博语言。针对这个问题,文章提出了基于改进的点互信息SE_PMI算法,通过构建包含四种情感词的基本情感词典,将候选情感词与基本情感词进行点互信息计算并判断其情感极性,进行微博情感分类。实验表明,SE-PMI算法进行情感分类效果良好。

关 键 词：微博  分类方法  网络用语

分 类 号：TP391]