微博新词发现与新词情感倾向性研究

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1、Ｔ。分类号Ｐ３／密级公开ＵＤＣ编号巧女研《ｉ＃僅讼Ａ屈目：微请新词巧现与新词巧巧倾向性研巧－Ｔｉｔｌｅ：Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｉｃｒｏｂｌｏｇｎｅｗｗｏｒｄｓａｎｄｎｅｗｗｏｒｄｓｅｍｏｔｉｏｎａｌｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ、，学院（所、中ｉＬ）信息学院专业名称计算机应用技术研究生姓名卞晓增学号１２０１３００１０６６导师姓名周小兵职称副教授２０１６年０５月扉页：论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中

2、不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，不存在到窃或抄袭行为一。与作者同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下，：学校有权保留本论文（含电子版）也可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部，可Ｗ将论文用于查阅或借阅服务分内容；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务；■（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研巧生签名：剧祕名；日期、的．吗—ｇ全．如乂贫摘

3、要一些话题往往会反映出当前人们的舆论方向当今社交网络中被讨论的。微博信息多而且杂，如何从海量数据中得到有用的信息对自然语言处理技术提出了更＂＂观点挖掘，高的要求，可Ｗ从用户发表的文本中提取用户对当今时事、。例如热点甚至是产品的态度、情感；这些信息可Ｗ对政府、公司决策层制定政策提供支持。新词作为新时代的产物，＾其简练的字符表达更丰富的意思而受到人们的１喜爱，新词被广泛的使用。新词的情感倾向性影响了文本情感分析的结果。因此本文对社交网络的新词发现和新词的情感倾向性研巧做了相关的研究。一完成Ｗ上任务的项基本要求就是分词，分词的准确性直接影响到上

4、述分析的结果，而新词又是影响分词准确性的主要原因，因此新词发现可Ｗ作为是中文自然语言处理领域的一项基本任务。学者在中文新词发现方面进行了不少的研巧一并且取得了定的效果，本。在新词发现方面文分析并总结了汉语词语本身的构词规则，、和概率统计学知识在此基础上使用改进互信息、内部凝固度和统计相一结合的方法实现了个新词发现系统，并把新词作为用户词典。在新词发现么后，从而来提高分词系统的分词性能添加到分词系统之中。在新词情感倾向性研究一方面本文提出了种基于词向量的新词情感倾向性研究方法。即把文本中的词转换为词向量，获得新词与词典中所有已标注情感词的词

5、向量的所有距离之和的平均值，如果值大于设定的某个值则为正情感倾向，反之则为负情感倾向。本文的新词发现方法能有效的发现新词，大大提高了分词系统的分词准确性。新词的情感倾向性分析能够判断出新词的情感倾向性，并且此方法的可移植性非常强。关巧词：爬虫；新词发现；词向量；情感判断ＩＡｂｓｔｒａｃｔＳ化’ｏｍｅｏｆ６１；ｏｐｉｃｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄｉｎ化ｄａｓｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｂｎｄ！：〇化ｆｌｅｅｔ比ｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｙ－ｏｆｉａｉｌｌｈｏｗｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｕｂｌｉｃｏｉｎｉｏｎ．Ｍｉｃｒ

6、ｏｂｌｏｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｓｍｕｃｈｎｄｍｓｃｅａｎｅｏｕｓｐｐｇ，化ｇｅｔｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｔｈｅｍａｓｓｉｖｅｄａｔａｈａｓｈｉｇｈｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒＮａｔｕｒａｌ＇ｉｈｃｈｎｏｉｉｉＬａｎｕａｅＰｒｏｃｅｓｓｎｌｏ．Ｆｏｒｅｘａｍｌｅｏｉｎｏｎｍｎｉｎｓｔｏｅｘｔｒａｃｔｕｓｅｒｓｇｇｇｇｙｐ，ｐｇａｔｉｔｕｄｅｓｏｒｅｍｏｔｉｏｎｓｏｎｃｕｒｒｅｎｔａｆａｉｒｓ，ｈｏｔｓｐｏｔｓ泣ｎｄｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃａｎ

7、ｂｅ－ｍａｋｕｓｅｄｆｏｒｏｖｅｒｎｍｅｎｔａｎｄｃｏｒｏｒａｔｅｄｅｃｉｓｏｎｉｎｏｌｉｃｓｕｏｒｔＡｓａｒｏｄｕｃｔｏｆ１ｈｅｉｇｐｙ．ｐ：ｇｐｐｐ打ｅｗｅｒａ，ｎｅｗｗｏｒｄｓａｒｅｌｏｖｅｄｂｙｐｅｏｐｌｅｆｂｒｉｔｓｓｉｍｐｌｅｃｈａｒａｃｔｅｒ，ａｎｄｔｈｅｙａｒｅｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄ．了ｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｔｅｎｄｅｎｃｏｆ打ｅｗｗｏｒｄｓａｆｅｃｔｓｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅ打ｔａｎａｌｓｉｓ．ｙｙＳｏｔｈｉ