一个面向微博的情感倾向性分析模型

摘要：

在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类.针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型.首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性.该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名.

关键词：情感倾向性分析、主客观分类、褒贬分类、微博

所属期刊栏目：4

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61370170,61105072,61173074,61402134;国家社科基金青年项目14CTQ032;黑龙江省教育厅科学技术研究项目12541649,12541677

在线出版日期：2015-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：57-60