期刊文章详细信息
基于多部情感词典和规则集的中文微博情感分析研究
CHINESE WEIBO SENTIMENT ANALYSIS BASED ON MULTIPLE SENTIMENT LEXICONS AND RULE SETS
文献类型:期刊文章
Wu Jiesheng;Lu Kui(College of Computer Science and Engineering, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, Anhui, China)
机构地区:[1]安徽理工大学计算机科学与工程学院
基 金:国家自然科学基金项目(51274011,61073101)
年 份:2019
卷 号:36
期 号:9
起止页码:93-99
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊
摘 要:微博情感分析是对微博文本情感极性的判断并实现微博消息分类,可以对网络舆情进行及时有效的决策。做好微博情感分析的关键点是在原有的基础上更加准确地分析出每条微博文本的情感极性,因此以此为目标对微博进行情感分析。对情感词典进行改进与扩充,主要包括构造程度副词、否定词词典、微博领域词典等相关词典。同时将文本之间的语义规则集考虑到情感分析中,主要涵盖了句间分析规则和句型分析规则。多部情感词典和规则集相结合的方式实现了对微博的情感分析。实验结果证明了该方法对微博情感分析有一定的作用。
关 键 词:微博 情感词典 规则集 情感分析
分 类 号:TP391]
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