【摘 要】
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该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会
【机 构】
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广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广东外语外贸大学信息学院,广东外语外贸大学图书馆
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572145);广东省科技计划项目(2014A040401083);教育部人文社会科学研究青年项目(14YJC870021);广东省哲学社会科学“十二五”规划项目(GD14YXW02)
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该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合HowNet词典匹配和人工筛选生成最终的情绪词典。接下来,分别利用基于情绪词典和基于SVM的情绪方法对实验标注语料进行情绪分析,结果对比分析表明基于词典的情绪分析方法优于基于SVM的情绪分析方法,前者的平均准确率和召回率比后者分别高13.9%和1.5%。最后运用所构建的情绪词典对热
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