【摘 要】
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微博等社交媒体为人们情绪表达提供了重要平台,分析微博的情绪倾向具有重要的商业价值和社会意义。文中提出了基于词典的规则方法识别微博所表达的喜、哀、怒、惧、恶、惊六
【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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微博等社交媒体为人们情绪表达提供了重要平台,分析微博的情绪倾向具有重要的商业价值和社会意义。文中提出了基于词典的规则方法识别微博所表达的喜、哀、怒、惧、恶、惊六种情绪。针对情绪表达的重要线索表情符利用互信息法生成了表情符词典,与传统情绪词典相结合,制定了针对否定用法的规则对微博进行分析。建立了第一个包含六种情绪的人工标注微博数据集。实验表明,传统的情绪词典虽然收录了大量词汇,但对于社交媒体文本分析的准确率和覆盖率都不高。表情符词典的应用显著地提高了微博情绪分析的精度和覆盖率。
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