基于多标签新闻语料的阅读者情感分析

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1、广东工业大学硕±学位论文（工学硕女）基于多标签新闻语料的關读者情感分析彭晓彬二〇—六年五月分类号：学校代号：１１８４５２。１３０５０３４ＵＤＣ：密级：学号：广东工业大学硕壬学位论文（工学硕±）基于多标签新闻语料的阔读者情感分析彭晓彬指导教师姓名、职称：媪零副教授学科（专业）或领域名称：软件工程学生所属学院：计算机学院二〇—六年五月论文答辩日期：ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈ

2、ｎｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｃｉｅｎｃｅ（ｇｇ）ＡｎａｌｚｉｔｙｉｎｇｔｈｅＥｍｏｔｏｎｏｆｈｅＲｅａｄｅｒｓＢａｓｅｄｏｎＭｕ－ｌｔｉｌａｂｅｌＮｅｗｓＣｏｒｐｕｓＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＰｅｎＸｉａｏｂｉｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＷｅｎＷｅｎＭａｙ２０１６ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈ

3、ｎｏｌｏｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，５１０００６摘要伴随着Ｗｅｂ２．０技术的快速发展，许多工具如博客、微博、微信等成为人们日常生活中信息发布与共享的网络平台，每个人可Ｗ在网络上分享对某事件的观点、看法，其中也包含了大量的个人意见、主观情感和情绪反馈。基于大规模网络文本一信息的情感分析是舆情分析领域的个重要部分，探究文本信息中所包含群众情绪的动态趋势对于社会学研究有着重要意义。本文的研究主要是阅读者角度的情感分析问题，即通过分析新闻文本中的词语

4、或包含的主题信息，来预测阅读者在读完这篇新闻后可能引发的情绪。在Ｗ往的研究中，文本情感分析主要是从作者角度出发探究其中表达的主观情感，对阅读者情一，绪反馈的相关研究相对较少；另方面相关领域通常将文本情感分析问题视为单一一，显然这与实际问标签问题进行处理，即默认篇文档只能引发阅读者的种情绪一题不符，篇新闻对于社会大众引起的情绪可能不尽相同，统计数据思示投票较多一的情感类别般有多个，相关王作大部分是基于词袋模型进行的研究，根据；此外社会也理学研究的观点，阅读者情绪不仅会与新闻文本中直观的词语有关联，还与新

5、闻报道中隐含的事件主题有着间接关系。针对上述问题，本文基于社会大众标注的多标签语料进行了系统化的文本情感分析，主要的工作有Ｗ下几个方面：＂＂＂＂（１）多标签新闻语料的构建。针对研究中的着重点多标签、阅读者，将情感分析任务当做多标签分类问题，爬取了社会化标注的新浪社会新闻文本及其读。者投票数据，并对投票数据进行处理（２）分别采用词袋模型和主题模型对多标签新闻语料数据进行实验，并分析了实验结果。从不同角度对数据进行处理，针对二分类、多分类Ｗ及多标签分类问题对数据集进行建模，然后训练好模型预测阅读者情感。实验

6、数据表明，在分类性能，上主题模型相对优于词袋模型并且，采用主题模型时文本的特征向量维度远远小于词袋模型，模型代价消耗较小，有着重要的现实意义。３）－ＬＤＡ（借鉴混合标签的Ｍ方法，将情绪标签视为已知标签并将该方法应用ＬＤＡ是一到文本情绪分类中，。传统的个无监督的主题模型应用在标签分类问题中往往需要结合分类器来进行。为了处理本文的多标签新闻语料，充分利用数据集的一－－类别标签，ＭＬＤＡ是种混合了己知类别的有监督主题模型ＬＤＡ考虑借鉴的。ＭＩ广东工ｉｋ大学硕击学位论丈在模型的主题层将己知类别与隐含

7、主题进行混合，在模型的建模过程中引入己知类－别信息，最后Ｗ权重的大小排序输出标签。实验表明，ＭＬＤＡ模型在单标签多分类问题Ｗ及多标签分类问题上表现出良好的性能，特别是对于多标签的读者情绪分类分类，相较于传统的方法在准确率上有较大的提升。：ＬＤＡ关键词多标签；；主题模型；情感分析ＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴ－ｍｅｎｔｏｆＷｅｂ２．ｉｌＷｉｔｈｔｈｅｒａｉｄｄｅｖｅｌｏ０ａｓｅｔｏｆｔｏｏｌｓｓｕｃｈａｓｂｌｏｍｃｒｏｂｏａｎｄｐｐ，ｇ，ｇＷｅＧｈａｔｈａ

8、ｖｅｂｅｃｏｍｅｔｈｅ打ｅｔｗｏｒｋｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｅｏｌｅｔｏｒｅｌｅａｓｅａ打ｄｓｈａｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏ打ｉｎｐｐｐｔｈｅｉｒｄａｉｌｙｌｉｆｅ．ＯｎｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔ，ｅｖｅｒｙｂｏｄｙｃ