【摘 要】
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[目的/意义]基于机器学习的中文微博情感分析方法存在处理过程复杂、判断准确率低等问题,探讨新的情感分析方法对该领域研究有实际意义。[方法/过程]首先基于已有的开源情感
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[目的/意义]基于机器学习的中文微博情感分析方法存在处理过程复杂、判断准确率低等问题,探讨新的情感分析方法对该领域研究有实际意义。[方法/过程]首先基于已有的开源情感词典和微博文本的特点,构建一个适合微博文本分析的情感词典;然后基于常见的微博情感句,以微博情感词为中心,对微博文本进行情感语义规则分析,进而提出微博语句文本的情感计算方法;最后基于已标注的微博语料,构建相关词典,包括程度副词词典、否定词词典、关系连词词典。[结果/结论]通过与支持向量机(SVM)的情感分类方法进行实验对比,证明本研究提出的微博情感分析方法的适用性较强。
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