本文作者：李泽魁；赵妍妍；秦兵；刘挺；成功正常投稿发表论文到《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：情感倾向性分析是情感分析的重要组成部分,是一种按照情感倾向对文本进行分类的任务。微博与传统的评论文本相比更加口语化与符号化,因此对微博进行情感倾向性分析是一个非常有挑战性的任务。基于机器学习的方法是情感倾向性分析最经典的算法,核心是要进行特征的分析和选择,例如词袋特征等。然而,由于中文语言的独特性,前人很多有效的特征都是语言相关的,将其直接用于中文微博效果不佳。在中文微博语料上,还没有学者进行细致的特征工程建设。基于此,文章综合国内外诸多特征,并考虑到中文的独特性,对中文微博的褒贬中倾向性判别特征工程的词、词组、数值和句法特征分别进行了研究,并提出了基于词典规则的情感评分的新特征。最后经过大量实验与分析,得出了可靠的特征组合。实验结果表明,此方法能够明显提高情感倾向性分析的结果。
【论文正文预览】：0引言微博,是人们分享新鲜事、表达自己的看法和维护自己的朋友圈的一个思想交流工具。微博存在着大量的用户,他们在微博上有时对国家时事发表自己的见解,有时对某些新闻提出自己的喜恶,或者对许多产品写下自己的感受。字里行间流露出作者的真情实感,背后隐藏的包括舆论监控、
【文章分类号】：TP391.1;TP393.092
【稿件关键词】：情感倾向性分析中文微博特征工程
【参考文献】:

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【稿件标题】：【情感微博】中文微博情感倾向性分析特征工程
【作者单位】：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心;哈尔滨工业大学机电学院媒体系;
【发表期刊期数】：《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期
【期刊简介】：0......更多山西大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/13073/)投稿信息
【版权所有人】：李泽魁；赵妍妍；秦兵；刘挺；

更多自然类论文详细信息: 【情感微博】中文微博情感倾向性分析特征工程
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