【摘 要】
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为解决中文网络短文本情感多分类及预测问题,提出基于微博数据的针对微博上某一领域的人表达的情感进行多分类以及预测的算法。通过对微博数据特点的研究分析提出了一种基于
【机 构】
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大连理工大学软件学院,辽宁省泛在网络与服务软件重点实验室（大连理工大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502069,61672128,61702076);中央高校基本科研业务费资助项目(DUT18JC39,DUT17JC45);符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金资助项目(93K172012K13)
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为解决中文网络短文本情感多分类及预测问题,提出基于微博数据的针对微博上某一领域的人表达的情感进行多分类以及预测的算法。通过对微博数据特点的研究分析提出了一种基于词典的权重规则算法,构建了微博情绪分析词典,识别微博所表达的5种情感极性:过度积极、轻微积极、中性、轻微消极、过度消极;提出了一种基于监督学习的分类方法对微博的情感极性进行分类预测,提取文本特征构建特征向量等对5种监督学习分类方法进行分析与讨论,实验分析结果准确率达到79.9%。实验分析表明,与基于词典的权重规则算法相比,在微博细致情绪多分类类别识
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