【摘 要】
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随着经济全球化步伐的加快,互联网的蓬勃发展给人们带来了各方面的便利。微博文本蕴含着与人息息相关的海量信息,通过对微博文本进行情感分析可以促进产品的改进、舆情的及时
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随着经济全球化步伐的加快,互联网的蓬勃发展给人们带来了各方面的便利。微博文本蕴含着与人息息相关的海量信息,通过对微博文本进行情感分析可以促进产品的改进、舆情的及时监控、正确决策的执行和实施。本文进行了基于集成分类器的微博情感分类研究。文章对微博情感分为正极性、中性、负极性三类,在词典的构建方面,网络情感词语的提取对微博情感分类效果具有重要影响,网络文本中的用词灵活多变,网络情感词提取困难制约着微博情感分类效果的提高,针对该问题本文提出一种基于Word2vec词向量模型的网络情感词提取方法,此方法以少量的种子网络情感词找到了大量的新的网络情感词。由于对于有限数据集的机器学习任务,通过考虑多个分类器的结果可以减少错误分类的风险,本文针对微博情感分类任务设计了基于SVM、LR、RFC的集成分类器。在随后本文设计的微博情感分类实验中,加入本文所挖掘的网络情感词后使得情感分类效果获得了较大的提升,最后对基于SVM、LR、RF所构建的集成分类器进行了对比分析,实验结果表明将基于SVM、LR、RF所构建的集成分类器引入微博情感分类可以较好地改善情感分类效果。
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