【摘 要】
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针对中文微博短文本的倾向性分析进行研究,提出一种多特征融合的微博情感倾向性分析方法.在微博情感特征方面,综合考虑情感词、词性、词汇等语言学特征和标点符号、表情、主
【机 构】
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泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室
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针对中文微博短文本的倾向性分析进行研究,提出一种多特征融合的微博情感倾向性分析方法.在微博情感特征方面,综合考虑情感词、词性、词汇等语言学特征和标点符号、表情、主题标签等微博结构特征.在特征抽取上,将特征组合与卡方统计相融合.在倾向性的判别方法上,分别采用基于规则集和情感词典的倾向性判别方法和基于支持向量机的倾向性判别方法.实验证明,前者增加微博新词识别和新词极性标注后准确率提高了14.11%,后者的准确率平均为94.67%.
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