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2、7基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究37導讀：就愛閱讀網友為您分享以下“基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究”資訊，希望對您有所幫助，感謝您對92to.com的支持!第３１卷第７期２０１４年７月計算機應用與軟
3、件ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＶｏＬ３１Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２０１４基于詞典與機器學習的中文微博情感分析研究孫建旺呂學強張雷瀚（北京信息科技大學網絡文化與數字傳播北京市重點實驗室北京１００１０１）摘要隨著ｗｅｂ２．０時代的興起，與微博相關的研究得到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。選取微博文本中的動詞和形容詞作為特征；提出基于層次結構的特征降維方法；采用設計的基于表情符號的方法計算特征極性值；在此基礎上，提出基于特征極性值的位置權重計算方法，借助ｓＶＭ作為機器學習模型將微博文本分為正面、負面和中性三類。實驗結果表明，提出的方法能夠比較有效地對
4、中文微博文本進行情感分類。關鍵詞微博表情符號極性值位置權重情感分類中圖分類號１粥９１．１文獻標識碼ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１４．０７．０４５ＯＮＳＥＮＴ姍ＮＴＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＣＨ】ＮＥＳＥⅣⅡ37ＣＲｏＢＬｏＧＧＩＮＧＢＡＳＥＤｏＮＬＥⅪ37ＣｏＮＡＮＤＭ＿ＡＣＨ】ＮＥＬＥＡＲＮ礬ＧＳｕｎＪｉａｎｗａｎｇＬｎＸｕｅｑｉａｎｇＺｈａｎｇＬｅｉｈａｎ（＆彬昭研蹦。刪?？桑?，脅ｅ刪ｃ礎啪口以Ｄ湖口ｆＤｋｅ砸刪婦ｎ胍∞礎，＆獅ｇ蜘ｍｍ加ｓｃ據腑口，ｌｄ‰＾，ｌｏ如ｇｙ№沁Ｈ蚵，＆抗昭』刪０Ｊ，蕊訛）Ａｂｓ仃ａｎＡｌｏｎｇ訪ｔｈｔ
5、ｈｅｒｉｓｉｎｇ０ｆＷｅｂ２．０ａｇｅ，ｔｈｅｓｔＩｌｄｉｅｓｒｅｌａｔｅｄｔｏＩｌｌｉｃｒｏｂｌｏｇ百ｎｇｈａｖｅｄｍｗｎ塒ｄｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｓｆｒｏｍｂｏｔ｝ｌｔｈｅａｃａｄｅｍｉａ柚ｄｉｎｄｕｓｔｒｙｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ．Ｂｙｓｅｌｅｃｔｉｎｇｖｅｒｂｓ鋤ｄａｄｊｅｃｔｉｖｅｓｉｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｔｅｘｔｓ硒山ｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｅｐｕｔｆｏⅢ37ａｒｄａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｍｃｔｕｒｅ－ｂ鵲ｅｄｆｅａｔｕｒｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｄｅｍｏｔｉｃｏｎ－ｂ∞ｅｄｍｅｔｈｏｄ
6、ｉｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｃａｌｃｌｌｌａｔｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｌａｒｉｔｙｖａｌｕｅ．０ｎｔＩｌｉｓｂ鸛ｉｓ，ｔｌｌｅｐｏｓｉｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｐｏｌ“ｔｙｖａｌｕｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｎｄ塒山ｔｈｅｈｅｌｐ０ｆＳＶＭａｓｔｈｅｍａｃｈｉｎｅｌｅ鋤ｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｔｈｅａｐｐｍａｃｈｃｌａｓｓｉｆｉｅｓｔｈｅｍｉｃｍｂｌｏ路ｉｎｇｔｅｘｔｓｉｎｔｏｐｏｓｉｔｉｖｅ，ｎｅｇａｔｉｖｅａｎｄｎｅｕｔｒａｌｃａｔｅ９０ｒｉｅｓｓｅｐａｒａｔｅｌｙ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａＩｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈ
7、ａｔｔｈｅｐｍｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｃａｎ雒ｂｃｔｉｖｅｌｙｍａｋｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌ鵲ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｍｂｌｏｇｇｉｎｇｔｅｘｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒ凼ＭｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇＥｍｏｔｉｃｏｎＰｏｌ撕ｔｙｖａｌｕｅＰｏｓｉｔｉｏｎｗｅｉｇｌｌｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓ擊ｃａｔｉｏｎＯ引言微博是一種新的信息發(fā)布及社交網絡平臺。自問世以來，迅速吸引了大眾的眼光，得以蓬勃發(fā)展。據ｃＮＮＩｃ統(tǒng)計顯示，截止２０１１年１２月底，我國微博用戶數達到２．５億，較上一年底增長了２９６．Ｏ％，網民使用率為４８．７％…。微博消息量大、更新速度快，吸
8、引了大批學
