面向话题的微博情感分析研究.pdf

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1、分类号密紙ＵＤＣ学校代码寺光私Ｈ＾毒ＹｉｍＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ徘ＦＩ＼Ａ＼ＣＵ＼ＤＥＣＯＮＯＭＩＣＳＶ化硕壬研堯生学化冷丈面向话题的微博情感分析硏究学隱（部、所）：借息学晓专业：计义机盛用技未姓雀：宫龙飞导师：？志勇、论文起止时间？：２０１４年３月２０１４年１２月学位论文原创巧声明声明；本人所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的

2、研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名；日期；２〇／戸年＜月多日学位论文版权使巧授权书本人完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定，巨Ｐ；学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文和论文电子１版，允许学位论文被查阅或借阅；学校可＾公布学位论文的全部或部分内容，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文；授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。（保密的学位论文在解密后遵循此规窜）论文作者签名．：导师签名日期：如

3、５年《月Ｘ日日期：２。＾年各月Ｘ日／＾摘要随着移动终端技术的发展Ｗ及２０１４年政务微博平台的建设，微博的发展越一一来越迅速。作为种社会媒体与社交平台，微博拥有庞大的用户群体，其上的个热点话题一，往往会有上万条的主观评论，而这些评论般都带有用户对该热点的情感倾向，通过对这些短文本大数据的研巧，分析大众情感倾向，对舆情分析，营销预测都有所帮助。本文针对话题型的微博展开了研巧，对其挖掘方法进行了比掠并对ＳＶＭ算法进行了研究改进。本文研究主要包括了：微博主客观判定，基于词典的无监督分类，基于机器学习的有监督分类比较，ＳＶＭ多分类倩感分析

4、研究化及ＳＶＭ分类器的改进。面向，，愤怒，，。微博情感有高兴喜好，悲伤，恐惧厌恶惊讶Ｗ及无情感分类首先对微博进行主客观判定，对主客观文本分别用词性特征与文本特征两类特征向量表示，词性特征包括情感词、特殊符号、程度副词、人称代词及词性－－Ｆ２Ｐ０Ｓ对，文本将征分别用词频、ＴＦＩＤ、相对煽的来提取，并通过实验比较了提取效果，最终组成文本向量。分别用朴素贝叶斯和ＳＶＭ的方式对主客观分类做比较。实验表明ＳＶＭ具有较好的效果。其次对主观微博进行情感分类比较，其中有无监督的基于词典分类方法，词典采用了大连理工大学信息检索研巧室中文情感词汇本体库，对情感词

5、库进行了。扩充，扩充包括表情扩充，网络词扩充，同义词词林扩充然后对不同的情感加权方法展开了讨论。有监督的机器学习方法，采用ＳＶＭ分类器，并比较了各种ＳＶＭ一多分类器的性能一一二叉，包括对分类器，对多分类器，Ｗ及树分类器，提出了一种新的二叉树多分类构造方式，并通过实验证明其效果。最后对支持向量机原理展开研究，比较了不同核函数对微博多分类的影响，对径向基核函数（服巧Ｗ及参数变量做最优寻参，采用了新的网格算法，新的算法提升了寻参效率一，并且寻巧到的参数对分类优化起到了定作用。：话题型微博ＳＶＭ关键词；主客观感分析；；多分；情类Ｉａｂｓｔｒａ

6、ｃｔＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉ也也ｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｍｏｂｉｌｅ化ｎｒｄｎａｌ化ｃｈｎｏｌｏａｎｄ１；ｈｅｂｕｉｌｄｉｎｏｆｐｇｙｇ，－ｏｖｅｒｎｍｅｎ－ｍｅｎｔｓｔｍｉｃｒｏｂｌｏｉｎ２０１４ｔｈｅｍｉｃｒｏｂｌｏｓｄｅｖｅｌｏｉｆａｓ１：ｅｒａｎｄｆａｓｔ；ｅｒ．ｇｇ，ｇｐｃｒｏ－ｂＭｉｌｏｇｈａｓ过ｌａｒｅ打ｕｍｂｅｒｏｆｕｓｅｒｓｒｏｕ化ａｓｏｃｉａｌｍｅｄｉａａｎｄａｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇｇｐｇｌａｔｆｏｒｍ．Ａｈｏｔｔｔｅｎｔｓａｎｄｐ：ｏｉｃａｌｗａｙ

7、ｓｈａｓ：ｅｎｓｏｆ也ｏｕｓａｎｄｓｏｆｃｏｍｍ化ｅｓｅｃｏｍｍｅｎｔｓｐ，，ａｌｗａｙｓｈａｖｅｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒ．Ｉｔｓｈｅｌｐｆｉｉｌｌ；ｏｐｕｂｌｉｃｏｐｉｎｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｍａｒｋｅｔｉｎｇ＊ｆｏｉｅｃａｓｔｉｎｔｈａｔａｎａｌｚｉ打也ｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｔｅｎｄｅｎｃｙｂｒｅｓｅａｒｃｈ化ｅｓｈｏｒｔＫｘｔ．Ｔｈｉｓａｅｒｇｙｇｙｐｐｄｏｅｓ－ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔ：ｏｉｃｔｅｍｉｃｒｏｂｌｏ