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多策略中文微博细粒度情绪分析研究
引用本文:欧阳纯萍,阳小华,雷龙艳,徐强,余颖,刘志明.多策略中文微博细粒度情绪分析研究[J].北京大学学报(自然科学版),2014,50(1).
作者姓名:欧阳纯萍  阳小华  雷龙艳  徐强  余颖  刘志明
作者单位:南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001;南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001;南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001;南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001;南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001;南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001
基金项目:湖南省自然科学基金项目(13JJ4076,11JJ6047);湖南省教育厅优秀青年项目(13B101);衡阳市科技计划项目(2012KJ9)资助
摘    要:针对中文微博用户的情绪分析问题,提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究,然后构建有情绪微博的21维特征向量,最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象,结果表明多策略集成方法好于单一分类算法。在多策略集成方法中,"NB+SVM"方法略优于"NB+KNN"方法。

关 键 词:细粒度情绪分析  中文微博  朴素贝叶斯  SVM  KNN
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