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多策略中文微博细粒度情绪分析研究
被引量:
23
1
作者
欧阳纯萍
阳小华
+3 位作者
雷龙艳
徐强
余颖
刘志明
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期67-72,共6页
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...
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。
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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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职称材料
题名
多策略中文微博细粒度情绪分析研究
被引量:
23
1
作者
欧阳纯萍
阳小华
雷龙艳
徐强
余颖
刘志明
机构
南华大学计算机科学与技术学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期67-72,共6页
基金
湖南省自然科学基金项目(13JJ4076
11JJ6047)
+1 种基金
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
文摘
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
Keywords
fine-grained sentiment analysis
Chinese microblog
naive Bayesian
support vector machine (SVM)
K Nearest Neighbor (KNN)
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多策略中文微博细粒度情绪分析研究
欧阳纯萍
阳小华
雷龙艳
徐强
余颖
刘志明
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
23
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