【摘 要】
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针对海量的社交媒体数据进行情感分析,能够实时检测与跟踪公众对社会事件、政治活动、公司战略、重大决策等方面的观点,同时了解用户在其评论、博客、微博等文本中的情感倾向.本文首先论述了从作者角度出发、针对文本中的主观词等构建的文本情感词典研究现状,包括基于辞典的和基于语料库的生成方法及其典型应用.然后阐述了从读者角度出发、通过读者对文档的情感反馈而构建的公众情感词典研究进展,包括其数据来源,以及词层和主
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针对海量的社交媒体数据进行情感分析,能够实时检测与跟踪公众对社会事件、政治活动、公司战略、重大决策等方面的观点,同时了解用户在其评论、博客、微博等文本中的情感倾向.本文首先论述了从作者角度出发、针对文本中的主观词等构建的文本情感词典研究现状,包括基于辞典的和基于语料库的生成方法及其典型应用.然后阐述了从读者角度出发、通过读者对文档的情感反馈而构建的公众情感词典研究进展,包括其数据来源,以及词层和主题层的公众情感词典生成方法和模型.
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