【摘 要】
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微博是当前国内最流行的社交平台之一，微博文本的情感分析有助于进一步分析实现其媒体价值，然而，微博数据庞大且冗余性高，使得文本特征具有较高的稀疏性和局限性，在小样本数据分析上情感判断结果并不理想。因此，提出一种基于支持向量机分类模型的微博数据情感分析方法，首先通过weibo Spider爬取微博数据，进行人工标注构建微博文本数据集，然后联合优化TF-IDF算法和传统词袋，提出一种基于关键词的词袋模型
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微博是当前国内最流行的社交平台之一，微博文本的情感分析有助于进一步分析实现其媒体价值，然而，微博数据庞大且冗余性高，使得文本特征具有较高的稀疏性和局限性，在小样本数据分析上情感判断结果并不理想。因此，提出一种基于支持向量机分类模型的微博数据情感分析方法，首先通过weibo Spider爬取微博数据，进行人工标注构建微博文本数据集，然后联合优化TF-IDF算法和传统词袋，提出一种基于关键词的词袋模型，获取文本特征矩阵以解决微博文本高稀疏、高冗余的问题，最后构建高斯核的支持向量机分类器实现对微博数据的情感分析。实验结果显示，对比朴素贝叶斯、决策树等方法，提出的方法可获得较高的准确率，且在小样本数据上有明显优势。
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