【摘 要】
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基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此，提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助项目(2011AA7032030D);国家部委基金资助项目
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基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此，提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现词对，利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题，通过已有情感词典分析隐含主题的情感分布，并实现整条微博的情感倾向性分析。在NLP＆CC2012语料上进行测试，结果表明，该方法能够有效识别微博的情感倾向，平均F1值比传统主题模型方法提高15％。
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