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融合表情符号的微博文本倾向性分析
  • ISSN号:1671-9352
  • 期刊名称:《山东大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东英才学院信息工程学院,山东济南250104, [2]山东师范大学信息科学与工程学院,山东济南250014, [3]山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东济南250014, [4]山东交通学院信息科学与电气工程学院,山东济南250357
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61373148);国家社科基金资助项目(12BXW040);山东省自然科学基金资助项目(ZR2011FM030,ZR2012FM038);山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目(BS2013DX033);教育部人文社科基金资助项目(14YJC860042)
中文摘要:

针对目前微博倾向性分析的研究主要集中在微博文本上,而没有考虑微博中其他情感因素影响的问题,通过对新浪微博的分析与研究,在传统的情感词典的基础上,通过加入表情符号词典和网络新词,构建专门的微博词典,同时对微博进行修辞分析和句式分析,以有效提高倾向性分析的效果。实验结果表明,该方法在对微博进行倾向性分析时取得了很好的效果。

英文摘要:

At present,the researches of Micro-blog orientation analysis mainly concentrate in the text,without consider-ing the impact of other emotional factors.By analyzing and studying Sina Micro-blog,new words and emoticons dic-tionary were added into special Micro-blog dictionary with traditional emotional dictionary.Meanwhile,rhetoric and sentence were analyzed in this paper to improve the effect of orientation analysis.The experimental results showed that the method can obtaine better performance in Micro-blog orientation analysis.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:刘建亚
  • 地址:济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xblxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396917
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-9352
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1389/N
  • 邮发代号:24-222
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:6243