【摘 要】
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社交媒体信息的爆炸式增长,使得依据其对公众舆论情感的分析受到越来越多的关注.与传统文本不同,新浪微博中存在包括情感词、表情、图片和视频等特征在内的多情绪源,本文针对
【机 构】
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厦门大学智能科学与技术系,厦门大学福建省仿脑智能系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61202143,61305061,61402386,61572409）,福建省自然科学基金项目（2013J05100）.
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社交媒体信息的爆炸式增长,使得依据其对公众舆论情感的分析受到越来越多的关注.与传统文本不同,新浪微博中存在包括情感词、表情、图片和视频等特征在内的多情绪源,本文针对中文社交短文本情感分析中情感词典时效性问题和多情绪源间的关联性问题,提出了一种多情绪源关联模型.该模型考虑微博中的情感词和表情特征及其之间的关联关系,在经典的词典规则投票方法基础上,引人多情绪源以及关联概率,通过概率建模的方式对情感词和表情两类情绪源建立关联模型,实现对微博情感的判别.实验表明,在6171 条微博数据集中,多情绪源关联模型分类准
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