计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2015年
7期
219-223,229
,共6页
张佳明%王波%唐浩浩%李天彩
張佳明%王波%唐浩浩%李天綵
장가명%왕파%당호호%리천채
微博%短文本%情感倾向性分析%无监督%Biterm主题模型
微博%短文本%情感傾嚮性分析%無鑑督%Biterm主題模型
미박%단문본%정감경향성분석%무감독%Biterm주제모형
microblog%short text%sentiment orientation analysis%unsupervised%Biterm Topic Model (BTM)
基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题.为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法.对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分析隐含主题的情感分布,并实现整条微博的情感倾向性分析.在NLP&CC2012语料上进行测试,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,平均F1值比传统主题模型方法提高15％.
基于傳統主題模型的無鑑督情感傾嚮性分析方法不能較好地解決微博語料特徵稀疏的問題.為此,提齣一種新的無鑑督微博情感傾嚮性分析方法.對語料進行預處理併統計語料中的共現詞對,利用BTM模型挖掘文檔中的隱含主題,通過已有情感詞典分析隱含主題的情感分佈,併實現整條微博的情感傾嚮性分析.在NLP&CC2012語料上進行測試,結果錶明,該方法能夠有效識彆微博的情感傾嚮,平均F1值比傳統主題模型方法提高15％.
기우전통주제모형적무감독정감경향성분석방법불능교호지해결미박어료특정희소적문제.위차,제출일충신적무감독미박정감경향성분석방법.대어료진행예처리병통계어료중적공현사대,이용BTM모형알굴문당중적은함주제,통과이유정감사전분석은함주제적정감분포,병실현정조미박적정감경향성분석.재NLP&CC2012어료상진행측시,결과표명,해방법능구유효식별미박적정감경향,평균F1치비전통주제모형방법제고15％.
