資源描述：
《基于情感詞典與句型分類的中文微博情感分析研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、＂＊■Ｉ＊．Ｉ、．＊．．；ｉ＇．＇ｒ－／■；１０７４９分類號１策單位代碼?。牐裕星桑唬壸o。學號１２０１３１３０３６２：巧級：公開．＇？如．Ｊ＂：人寧夏大學碩±學位論文完ｌｉ基于情感詞典與句型分類的中文微博Ｉ?。崳娗楦蟹治鲅芯浚墲M．ｗ｜．．；巧堪、、ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｔＡｎａｌｓｉｓｆｏｒ化ｅＣｈｉｎｅｓｅＭｉｃｒｏＢｌｏＳｅｎｔｉｍｅｎｙｇ皆ＢａｓｅｄｏｎＥｍｏｔｉｏｎａｌＤｉｃｔｉｏｎａｒａｎｄＳｅｎｔｅｎｃｅＣｌａ
2、ｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ女苗；？ｙ‘＇＞又如？■＇二Ｖ：Ｖ．Ｖ．／，１皆與＊學位申請人：周杰，Ｔ一；’＇＇指導教師；劉立波教授ＴＸ二；巧；／乃：狂合作指導教師：興苗—！■■■■—．——．一》ｆ－？ｆ．之申請學位口類級別：下舉碩＋．ｒ’、ｒ．．．？，一、．＾一專業(yè)名稱；計黨化軟件與巧論＼■？；智能信息處理研究方向—ｒ立Ｔ＇■＇－Ｖ：＇Ｘ所在學院：數學計黨機學院．足．■
3、．＾去八６年Ｓ、論文完成日期；２０１月苗；ｒ－ｒｔｆ－＜片Ｖ－＊一．；．ｒ＿．．．＇’Ｊ叫尸Ｖ才Ｖ‘含：＇．，－＇’．－？．－＂．＇．＇ＪＶ、。／Ｘ＇：－＇Ａ、．‘、：、＇ＶＩ．‘＇．，－。護Ｖ．方■、■一＜，■；堿ｒ茂、每作＇■＇■、？＾．．丫．儀Ｖ知—－作．‘．＂－‘．Ｖ一－ｎｃ－？＜＊產．－一ｒ獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研巧工作及取得的研究成
4、果。盡我所知，除了文中特別加標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經發(fā)表或撰寫過的研巧成果，也不包含為獲得寧夏大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的。與我說明并表示了謝意。■研究生簽名；時間；年Ｊ月少日Ｉ關于論文使用授權的說明本人完全了解寧夏大學有關保留、使用學位論文的規(guī)定：，即學校有權保留送交レ論文的復印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，可ッ采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、傳播學位、匯編學位論文。同意寧夏大學可Ｗ用不
5、同方式在不同媒體上發(fā)表論文的全部或部分內容。（保密的學位論文在解密后應進守此協(xié)議）研究生簽名：時間：；年月＞日＞＾＾＾：＾／｜八導師簽名：剛司：年Ｖ月日廣寧夏大學碩±學位論文摘要巧要社交網絡的快速發(fā)展使得人們獲取信息的方式發(fā)生了巨大的變化，越來越多的人開始習慣于一通過網絡來獲取自己感興趣的新聞資訊、熱點信息等。其中，微博作為種被普遍應用的網絡媒體，Ｗ其豐富多彩的傳播內容，隨時隨地的溝通手段受到了廣大網民的青睞。龐大的微博用戶量使得其數據量也呈現(xiàn)指數級增長，這些數據量中包含有大量的
6、情感信息，對誼些數據進行情感傾、向性分析，不僅可Ｗ了解微博用戶對重大事件，還可Ｗ為市場產品調研、企業(yè)產品的情感態(tài)度網絡輿情預警，，（＾及政府制定決策提供有力的依據具有巨大的社會和商業(yè)價值。，對中文微博的情感分析還處于起步階段現(xiàn)有的微博情感分析研究大多是針對于英文微博的。＾：本文針對中文微博的特點，進行了斗下研究工作１．中文微博情感分析相關概述，對前人。分析了中文微博的主要特點的微博情感分析方法理論進行分析與總結，比較基于情感詞典的情感分析方法和基于機器學習的情感分析方法，針對兩一種方法的不足，
7、提出種新的基于情感詞典與句型分類的中文微博情感分析方法。２．中文微博情感詞典構建。Ｗ現(xiàn)有情感資源為基礎，對情感詞典進行網絡化擴展，構建中文微博情感詞典，詳細介紹了基礎情感詞典、，并、網絡情感詞典表情符號巧的構建方法在此基礎上利用拉普拉斯平滑的ＳＯ－ＰＭＩ，算法對微博情感詞典進行擴展。３．基于句型分類的微博情感傾向性分析。深入分析不同句型對句子情感傾向性的影響，通過改進Ｃ４．５決策椅分類算法進行句型分類，并在此基礎上，對不同句型進行相應分析處理，計算句子情感值，并同時考慮標點符號，關聯(lián)詞、句子位置等
8、對句子情感強度的影響，對句子情感權重進行調整，分析微博情感傾向性。基于研巧，利用ＣＯＡＥ２０１４中任務四中公開的標準微博數據集作為測試語料，設計實驗對本文方法的可行性進行驗證，該。實驗結果顯示方法能夠有效的對中文微博情感傾向性進行巧別，具有較高的準確率。關隹詞，情感分析，情感詞典，句型分類：中
