【摘 要】
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针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武昌理工学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61272277）, 中央高校基本科研业务费专项基金项目（274742）, 湖北省自然科学基金项目（2014CFB356）
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针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接词转换为关联规则项集,通过关联规则挖掘算法获得相应特征;采用SVM算法对获得的特征进行情绪分类,得到整篇微博的情绪类别。实验结果表明,该方法在情绪分类上具有较好的效果。
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