【摘 要】
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为解决中文微博情感的分类问题,文中提出了基于微博数据将PMI与Hownet相结合的情感分类方法。通过对微博数据短小、新颖特征的研究,提出词典合并方法。将现有词典按照Hownet
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练项目(201610336013)。
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为解决中文微博情感的分类问题,文中提出了基于微博数据将PMI与Hownet相结合的情感分类方法。通过对微博数据短小、新颖特征的研究,提出词典合并方法。将现有词典按照Hownet词语相似度合并,利用PMI对网络词语进行情感分类。添加网络情感词构造适应微博文本特征的情感词典,并在新词典的基础上结合监督学习方法训练情感分类模型。实验结果表明,用此方法进行情感分析能够有效识别网络新词对情感分析的影响,准确率可达78.3%,在对含有网络新词的微博情感分析上,该方法相比仅使用词典或者监督学习的准确率更高。
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