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基于多特征融合的微博倾向性分析

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摘要针对中文微博短文本的倾向性分析进行研究,提出一种多特征融合的微博情感倾向性分析方法.在微博情感特征方面,综合考虑情感词、词性、词汇等语言学特征和标点符号、表情、主题标签等微博结构特征.在特征抽取上,将特征组合与卡方统计相融合.在倾向性的判别方法上,分别采用基于规则集和情感词典的倾向性判别方法和基于支持向量机的倾向性判别方法.实验证明,前者增加微博新词识别和新词极性标注后准确率提高了14.11%,后者的准确率平均为94.67%.

DOI lj1193y5jv/1597520

作者吴伊萍

机构地区不详

出处《泉州师范学院学报》 2015年6期

关键词情感分析倾向性特征抽取多特征融合支持向量机

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2015年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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泉州师范学院学报

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