中文信息学报
中文信息學報
중문신식학보
JOURNAL OF CHINESE INFORMAITON PROCESSING
2013年
1期
47-55
,共9页
傅向华%刘国%郭岩岩%郭武彪
傅嚮華%劉國%郭巖巖%郭武彪
부향화%류국%곽암암%곽무표
多方面情感分析%博客情感分析%LDA模型%HowNet词典
多方麵情感分析%博客情感分析%LDA模型%HowNet詞典
다방면정감분석%박객정감분석%LDA모형%HowNet사전
博客是Web环境中个人表达观点和情感的一种重要载体,一般涉及较宽泛的话题,蕴含丰富的舆情信息.现有针对有关社会事件的用户产生内容进行情感分析的研究多数以篇章级为处理粒度,尚不能满足博客文本深度情感分析的需求.该文提出一种基于LDA话题模型与Hownet词典的中文博客多方面话题情感分析方法.该方法首先利用数据语料训练LDA话题模型,然后以滑动窗口为基本处理单位,利用训练好的LDA模型对博客文本进行话题识别与划分;在此基础上,基于Hownet词典对划分后的话题段落进行情感倾向计算.该方法有助于同时识别博客文本所涉及的多方面子话题及每个子话题上的情感倾向.实验结果表明,该方法不仅能获得较好的话题划分结果,也有助于改善情感分析的准确率.
博客是Web環境中箇人錶達觀點和情感的一種重要載體,一般涉及較寬汎的話題,蘊含豐富的輿情信息.現有針對有關社會事件的用戶產生內容進行情感分析的研究多數以篇章級為處理粒度,尚不能滿足博客文本深度情感分析的需求.該文提齣一種基于LDA話題模型與Hownet詞典的中文博客多方麵話題情感分析方法.該方法首先利用數據語料訓練LDA話題模型,然後以滑動窗口為基本處理單位,利用訓練好的LDA模型對博客文本進行話題識彆與劃分;在此基礎上,基于Hownet詞典對劃分後的話題段落進行情感傾嚮計算.該方法有助于同時識彆博客文本所涉及的多方麵子話題及每箇子話題上的情感傾嚮.實驗結果錶明,該方法不僅能穫得較好的話題劃分結果,也有助于改善情感分析的準確率.
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