基于分类关联规则的微博情绪分析

作     者：刘思 朱福喜 阳小兰 刘世超 LIU Si;ZHU Fu-xi;YANG Xiao-lan;LIU Shi-chao

作者机构：武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武昌理工学院信息工程学院湖北武汉430023 

基　　金：国家自然科学基金项目(61272277) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(274742) 湖北省自然科学基金项目(2014CFB356) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2016年第37卷第12期

页      码：3361-3365,3393页

摘      要：针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接词转换为关联规则项集,通过关联规则挖掘算法获得相应特征;采用SVM算法对获得的特征进行情绪分类,得到整篇微博的情绪类别。实验结果表明,该方法在情绪分类上具有较好的效果。

主 题 词：情绪分析 文本分类 K最近邻算法 支持向量机 分类关联规则 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2016.12.042

馆 藏 号：203210439...