【摘 要】
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目前，许多研究者对微博倾向性的研究主要集中在情感词、程度副词和否定词上，通过情感知识方法或者特征分类的方法来分析微博情感倾向，很少有学者考虑诸如并列关系、递进关系和转折关系的关联词。通过对新浪微博的分析与研究，在以往情感词典的基础上，通过增加新出现的网络新词和关联词，构建专门用于微博倾向性分析的微博词典、否定词词典和副词词典，并同时考虑否定词、副词和关联词对其情感倾向的影响，以提高微博文本倾向性分
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院/山东省分布式计算软件新技术重点实验室
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目前，许多研究者对微博倾向性的研究主要集中在情感词、程度副词和否定词上，通过情感知识方法或者特征分类的方法来分析微博情感倾向，很少有学者考虑诸如并列关系、递进关系和转折关系的关联词。通过对新浪微博的分析与研究，在以往情感词典的基础上，通过增加新出现的网络新词和关联词，构建专门用于微博倾向性分析的微博词典、否定词词典和副词词典，并同时考虑否定词、副词和关联词对其情感倾向的影响，以提高微博文本倾向性分析的准确率。通过实验可以表明，该方法在微博倾向性分析方面取得了较好的效果。
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