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第37卷摇第12期情摇报摇杂摇志Vol.37摇No.12
2018年12月摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇JOURNALOFINTELLIGENCE摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇Dec.摇2018
基于增强监督学习的微博情感分析研究*
付摇月摇摇史摇伟
(湖州师范学院商学院摇湖州摇313000)
摘摇要摇[目的/意义]微博作为国内的主要社交媒体,对其评论文本进行情感分析有助于微博的深度挖掘。[方
法/过程]针对目前文本情感分析中应用较广的机器语言在处理含有连接词句子时所存在的缺陷,对中文连接词制
定了处理规则,将表情符号纳入特征向量,并结合情感词典计算情感决策得分,提出了基于语言规则和情感得分的
增强监督学习改进模型。[结果/结论]通过实例验证,结果表明改进后的模型可显著提高文本分类有效性。
关键词摇微博文本摇意见挖掘摇情感分析摇增强监督学习
中图分类号摇TP391摇C931.6摇摇摇摇摇文献标识码摇A摇摇摇文章编号摇1002-1965(2018)12-0130-05
引用格式摇付摇月,史摇伟.基于增强监督学习的微博情感分析研究[J].情报杂志,2018,37(12):130-134,167.
DOI摇10.3969/j.issn.1002-1965.2018.12.020
ResearchonSentimentAnalysisofMicro-blogBasedonEnhancedSupervisedLearning
FuYue摇ShiWei
(BusinessSchool,HuzhouUniversity,Huzhou摇313000)
Abstract摇[Purpose/Significance]AsthemainsocialmediainChina,micro-bloghasmuchinfluenceonpublicopinion.Itisofsignifi鄄
cancetosentimentanalysisonmicro-blogreviewssinceitisusefulfordeepminingofmicro-blog.[Method/Process]Thispaperaimsat
thedefectsexistinginthemachinelanguagewhichiswidelyusedintextsentimentanalysistodealwiththesentencescontainingthecon鄄
junction,theprocessingrulesofChineseconnectivesareformulated,theemoticonsareincorporatedintothefeaturevectors,andtheemo鄄
tionaldecisionscoresarecalculatedwithemotiondictionaries.[Result/Conclusion]Asystemimprovementmeasureisproposed,andits
effectivenessisverifiedbyanexample.
Keywords摇Micro-blogtext摇opinionmining摇affectiveanalysis摇enhancedsupervisionlearning
网页新闻或博客文章,人们发表微博评论通常不经过
0摇引摇言
深思熟虑,因而内容十分随意,充斥着大量错别字、网
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初级会计持证人
专注于经营管理类文案的拟写、润色等，本人已有10余年相关工作经验，具有扎实的文案功底，尤善于各种框架类PPT文案，并收集有数百万份各层级、各领域规范类文件。欢迎大家咨询！
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