基于特征选择和倾向分析联合优化的UGC情感自动识别方法

随着Web2.0思想观念及其技术的广泛应用,基于社交媒介的UGC对经济、政治、社会、军事、外交及其他方面都产生了重要的影响,基于UGC的情感倾向性自动识别研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本研究针对当前情感倾向性自动识别中亟待解决的挑战性问题,研究并提出了基于特征选择和倾向分析联合优化的UGC情感倾向性自动识别方法。本研究将所提出的方法应用于实际的中文和英文、两类和五类UGC情感倾向性自动识别中。基于两种不同语言的语料库:中文豆瓣网电影评论文本和英文IMDB电影评论文本,本研究构建了基于特征选择和倾向分析联合优化的情感倾向性自动识别模型,并对该模型进行了检验。一系列的实验结果表明,本研究所提出并构建的基于特征选择和倾向分析联合优化的情感倾向性自动识别模型能够提高UGC情感倾向性自动识别的效果,从而说明了该模型对于中文和英文自动情感分析的有效性。