【摘 要】
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文中旨在对中文微博文本中表达的情绪进行自动分析。目前,微博情绪分析的方法主要是平面型分类方法。该方法认为各个情绪类之间相互独立,相互并列,它们处在同一个平面层次上,
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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文中旨在对中文微博文本中表达的情绪进行自动分析。目前,微博情绪分析的方法主要是平面型分类方法。该方法认为各个情绪类之间相互独立,相互并列,它们处在同一个平面层次上,只需要一次性构建一个分类器就可以完成情绪分类任务。事实上,Ekman六类情绪之间的关系并不完全独立。文中将Ekman六类情绪按照情感极性及情绪间的相互关系组织成三层树状结构,在此基础上提出了一种基于朴素贝叶斯模型的多层次中文微博情绪分析方法。实验结果表明,与传统的平面型朴素贝叶斯分类方法相比,文中提出的多层次微博情绪分析方法降低了各情绪类微博分布不平衡对分类结果造成的影响,提高了微博情绪识别的精度。
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