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《基于條件隨機(jī)場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(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、廣東工業(yè)大學(xué)碩±學(xué)位論文（工學(xué)碩±）基于條件隨機(jī)場的中文微博情感分析研究梁禮欣？二〇—六年五月分類號：１１８４５；學(xué)校代號ＵＤＣ：密級：學(xué)號；２１１１３０５０３５廣東工業(yè)大學(xué)碩主學(xué)位論文（工學(xué)碩±）基于條件隨機(jī)場的中文微博情感分析研究梁禮欣指導(dǎo)教師姓名、職稱；郝志峰教授專業(yè)或領(lǐng)域名稱；軟件工程學(xué)生所屬學(xué)院：計覚機(jī)學(xué)院論文答辯日期：２０１６年５月２５日ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏ
2、ｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆｇｇｙＴｅｃｈｎｏｌｏｆｏｒ化ｅＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔ；ｅｒｇｙｇＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｓｉｓｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｙＭｉｃｒｏＢｌｏｇ目ａｓｅｄｏｎＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＬｉａｎＬｎｇｉｘｉＳｕｅｒｖｉｓｏｒ．ｐ；ＰｒｏｆＨａｏＺｈｉｆｅｎｇＭａ２０１６ｙＳｃｈｏｏｌｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｓＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔ
3、ｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ５１０００６ｇ，ｇｇ，，＾摘要近年來，越來越多用戶喜歡在微博上發(fā)表自己對某個熱點事件或商品的態(tài)度和觀點，對。由于這些觀點信息往往帶有很強(qiáng)的情感傾向其進(jìn)行情感信息的挖掘是對商家和政府都具有重大意義的。然而，由于微博句子存在表達(dá)不規(guī)范性和簡短性，而且當(dāng)前的基礎(chǔ)中文文本處理工具并不能很好的適用于微博文本，使得從其中準(zhǔn)確地提取情感信息變得十分困難，已。其次有的情感分析方法都忽略了
4、觀點句識別和情感傾向分析這兩個任務(wù)之間的聯(lián)系，最終導(dǎo)致情感分析的效果普遍不理想，。為此本文主要針對中文微博的特點和影響情感分析效果的關(guān)鍵因素進(jìn)行深入研究，提出了針對中文微博情感分析的改進(jìn)算法ＷＤＣ民巧Ｗｏｒｄ２ｖｅｃＤＣＲＦ。具體工作如下：）（１）利用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ擴(kuò)展微博句子，即利用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ來求句子中每個詞的一，，從而得到該句子的詞序列前ｋ個相似詞。首先對條微博句子進(jìn)行分詞。然后對句子中的每個詞利用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ來求它的前ｋ個相似詞。最后，將每個詞的前
5、ｋ個相似詞都加在原句子的詞序列后面，從而達(dá)到擴(kuò)展微博的目的。實驗證明，擴(kuò)展后的微博句子會比原微博句子含有更豐富的情感信息，最終使得算法性能提升。（２）建立觀點句識別和情感傾向分析這兩個任務(wù)之間的聯(lián)系。適過利用Ｔｗｏ－Ｌｅｖｅｌ結(jié)構(gòu)的動態(tài)條件隨機(jī)場（ＤＣ民Ｆ）模型來建立起觀點句識別和情感傾，，向分析這兩個任務(wù)之間的聯(lián)系信息使得這兩個任務(wù)可Ｗ同時進(jìn)行。同時Ｔｗｏ－Ｌｅｖｅｌ結(jié)構(gòu)的動態(tài)條件隨機(jī)場（ＤＣ民Ｆ）模型還能引入句子間的上下文信息。結(jié)合上面兩個策略，本文提＾ＷＤＣＲＦ
6、方法，該方法是將能夠融合兩個任務(wù)間聯(lián)系信息和句子間上下文聯(lián)系信息的ＤＣＲＦ模型應(yīng)用在（１）中利用Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ擴(kuò)展后的微博句子上。最終實驗結(jié)果證明，本文提出的情感分析方法ＷＤＣＲＦ的平均性能高于目前主流的方法，而且能更好地識別中文微博的情感傾向。關(guān)鍵詞：情感分析：微博；條件隨機(jī)場：Ｗｏｒｄ２ｖｅｃＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＩｎｒｅｃｅ打ｔｅａｒｓ，ｍｏｒｅａ打ｄｍｏｒｅｅｏｌｅｌｉｋｅｔｏｒｅｆｅｒｔｈｅｍｉｃｒｏｂｌｏｅｘｒｅｓｓ
7、ｔｈｅｉｒｙｐｐｐｇｐａｔｔｉｔｕｄｅｓａ打ｄｏｐｉ打ｉｏ打ｓｆｏｒａｈｏｔｃｏｍｍｏｄｉｔｙｏｒｅｖｅ打ｔ．Ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｓｅｍｅｓｓａｇｅｓｏｆｔｅｎｈａｖｅａｓｔｒｏｎｅｍｏｔｉｏｎａｌｔｅｎｄｅｎｃｉｅｓｉｔｉｓｖｅｒｓｉｎｉｆｉｃａｎｔｆｏｒｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｎｄｇ，ｙｇｇｂｕｓｉｎｅｓｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓｅｎ１：ｅｎｃｅｉｓｏｆｔｅ打ｓｈｏｒｔａｎｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓ
8、打ｏｔｓｔａ打ｄａｒｄｉｚｅｄ，ａ打ｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔＧｈｉｎｅｓｅｔｅｘｔｐｒｏｃｅｓｓｉ打ｇｔｏｏｌｓａｒｅ打ｏｔｗｅｌｌｓｕｉｔｅｄｆｏｒｍｉｃｒｏｂｌｏｇ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｕｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｅｘｔｒａｃｔｅｍｏｔｉｏｎａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ打ｏｍｔｈｅｍ．ＭｏｒｅｏｖｅｒｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｗｏｒｋｓｉｎｏｒｅｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎＳｕｂｅｃｔｉｖｅ，ｇｇｊｃｌ
