基于极性词典的文微博客情感分类

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1、第３１卷第１期计算机应用与软件Ｖｏｌ３１Ｎｏ．１２０１４年１月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪａｎ．２０１４基于极性词典的中文微博客情感分类１１２１王勇吕学强姬连春肖诗斌１（北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京１００１０１）２（新华网络股份有限公司北京１００１０１）摘要微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词，同时考虑了情感词的极性情感强弱，构建四个词典，分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词

2、词典；在情感词典的基础上，融合汉语语言学特征和微博情感表达特征，提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到８２．２％。实验结果表明，提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类，有一定的应用价值。关键词微博客情感分类词典语言学特征中图分类号ＴＰ３９１文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１４．０１．０１０ＳＥＮＴＩＭＥＮＴＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮＦＯＲＣＨＩＮＥＳＥＭＩＣＲＯＢＬＯＧＧＩＮＧＢＡＳＥＤＯＮＰＯＬＡＲＩＴＹＬＥＸＩＣＯＮＳ１１２１ＷａｎｇＹｏｎｇＬüＸｕｅｑｉａｎ

3、ｇＪｉＬｉａｎｃｈｕｎＸｉａｏＳｈｉｂｉｎ１（ＢｅｉｊｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔＣｕｌｔｕｒｅａｎｄＤｉｇｉｔａｌＤｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）２（ＸｉｎｈｕａＮｅｔＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＭｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇｉｓｔｈｅｆｏｃｕｓｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒ

4、ｏｃｅｓｓｉｎｇｒｅｃｅｎｔｌｙ．ＯｕｒｓｔｕｄｙｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｍａｉｎｌｙｉｎｒｅｇａｒｄｔｏｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇ．ＩｎｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｎｅｗＩｎｔｅｒｎｅｔｗｏｒｄｓａｎｄｂａｓｉｃｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄｓａｎｄｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｓｔｒｅｎｇｔｈｏｆｔｈｅｐｏｌａｒｉｔｙｏｆｅｍｏｔｉｏｎｓ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｆｏｕｒｌｅｘｉｃｏｎｓ，ｔｈｅｙａｒｅ：ｔｈｅｂａｓｉｃｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓｌｅｘｉｃｏｎ

5、，ｅｍｏｔｉｏｎａｌｓｉｇｎｓｌｅｘｉｃｏｎ，ｎｅｇａｔｉｖｅｗｏｒｄｓｌｅｘｉｃｏｎａｎｄｄｏｕｂｌｅｎｅｇａｔｉｖｅｗｏｒｄｓｌｅｘｉｃｏｎｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓｌｅｘｉｃｏｎａｎｄｆｕｓｅｄｉｎＣｈｉｎｅｓｅｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｉｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｅｗｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐｏｌａｒｉｔｙｌｅｘｉｃｏｎｓ．Ｔｈ

6、ｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｒｅａｃｈｅｓ８２．２％．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｅｐａｐｅｒｃａｎｃｏｎｄｕｃｔｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＣｈｉｎｅｓｅｍｉｃｒｏｂｌｏｇｗｅｌｌ，ａｎｄｈａｓｃｅｒｔａｉｎａｐｐｌｉｅｄｖａｌｕｅ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＭｉｃｒｏｂｌｏｇｇｉｎｇＳｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＬｅｘｉｃｏｎｓＬｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓｆｅａｔｕｒｅｓ当前研究的一个热点。０引言

7、文本的情感分类，就是按照文本表达的情感倾向性进行分［１］类。当前文本情感分类的研究主要将微博情感分为两类（正互联网的兴起，特别是Ｗｅｂ２．０时代的到来，使网民不再只向情感类、负向情感类）和三类（正向情感类、负向情感类、中性是互联网的“消费者”，也成为了互联网的“生产者”。随着Ｗｅｂ［２］情感类）。微博的情感分类属于文本情感分类的一个分支，应用的增多，用户产生内容也呈爆炸式的增长，人们越来越多的本文主要针对微博的情感分类进行研究，将微博情感分为三类。在论坛、ＢＢＳ、博客和微博等应用上表达自己的情感。其中，微博作为新生代应用的佼佼

8、者，在近几年来取得了巨大的发展。１相关研究微博客，是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播式的社交网络平台。用户注册微博服务后，可以关注自己感兴趣目前，国内外已经有很多关于文本情感分类的研究。总的的人而不需对方的权限验证，同时，用户也可以实时地更新自己来说，情感分类方法可以分