面向社交网络文本的情感分析方法的研究

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1、乂连键＾义聋ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ顿主等恆巧交ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ錢餐面向社交网络文本的情感分析方法的研究计算机应用技术学科专业作者姓名迎坐丽张绍武指导教师＿＿＿＿＿＿２０１６年６月答辩日期硕±学位论文面向社交网络文本的情感分析方法的研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＴｅｘｔ作者姓名；刘华丽学科、专业：计算机应用技术学号：２１３０９１８７

2、指导教师；张绍武完成日期：２０１６／４／２５乂途理义夫聲ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中＆经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己鐘发表的研究成果，化不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的罔志对本研究所做的贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承捏相关法律责任。学位论文题目：滴冶社ｉ翔繞是秦而４爲含約表咸疏砰

3、奔：日：日作者签名期＿月＿讀畔Ｗ＿＿＾／１年＿１＾大连ａｘ大学硕±学位论文；摘要、，ｅｒ、随着在线社交网络平台的爆炸式增长，比如国内的微博微信国外的ＴｗｉｔＦａｃ纯ｏｏｋ等社交网络平台，人们越来越倾向于在社交网络平台上发表自己的观点，表达情感态度。与此同时，社交网络平台产生了海量的蕴含了用户的情感倾向、观点态度的文本数据。挖掘这些信息分析其情感倾向性，对优化个性化推荐，更好地进行舆情监控等都有很重要的价值和意义。然而，社交网络文本Ｗ其口语化、时效性强Ｗ及网络化等特点，给传统的情感分析等任务带来了巨大的挑战。众所周知，除了文本，

4、转发等行为关系数据也是化交网络文一本的大特点。针对此特点，本文结合图排序模型，利用用户的行为关系数据来分析微一博的情感。然而，在对社交网络文本进行情感分析时，也会存在些其他的问题，其中一一个最显著的问题就是语料分布的不平衡。针对此问题，本文做了进步研究，提出了一种基于情感关键句抽取的跨领域情感分析方法。一方面一，本文针对社交网络文本自身的特点，提出了种基于图排序模型的微博情感分析方法。该方法首先利用微博中含有的丰富的表情符号，基于表情符号进行无监督一的语料标注，在定程度上弥补了语料分布不平衡的问题；然后，鉴于微博等社交网络文本的特征的稀疏性，利

5、用受限波尔兹曼机进行新特征抽取，利；最后用微博的转发关一用户发表的不同微博之间的关系，系Ｗ及同，构建了微博邻接关系图并结合图排序模型对微博进行情感分析。该方法充分利用社交网络文本的文本数据的同时结合行为关系数据，较好地实现了微博的情感分析。另一方面，针对社交网络文本在情感分析过程中，易出现语料分布不平衡的问题，一提出了种基于情感关键句抽取的跨领域情感分析方法。该方法首先基于文档中不同句子具有不同的情感贡献度的思想提出了情感关键句的概念，构造抽取情感关键句的启发式规则，并与机器学习算法相结合来抽取网络评论的情感关键句；然后基于抽取的情感关键句，将

6、数据划分为於ｙ和旅两个视图；最后利用视图集成策略将两视图有效敲一合，实现了跨领域的情感分析，进而在定程度上解决了随着牡交网络的飞速发展，文本数据分布变化带来的语料分布不平衡的问题。关键词：社交网络文本；情感分析；函排序；跨领域；情感关键句－－Ｉ面向杜交网络文本的情感分析方法的研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＴｅｘｔｙＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｅｘｌｏｓｉｖｅｒｏｌｉｆｅｒａｔｉｏｎｏｆｏｎｌｉｎｅｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｌａｔｆｏｒｍｓｕｃ

7、ｈａｓｄｏｍｅｓｔｉｃｐｐｐ，ａｎｅｃｈａｎｗｅ＊Ｗｅ化ｏｄＷｔｆｏｒｅｉＴｉｔｒａｎｄＦａｃｅｂｏｏｋｍｏｒｅａｎｄｍｏｉｅｅｏｌｅａｒｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙ，ｇ，ｐｐｉｎｃｌｉｎｅｄｔｏｓｈａｒｅｔｈｅｉｒｏｐｉｎｉｏｎｓａｎｄｅｍｏｔｉｏｎｓｏ打化ｅｓｏｃｉａｌ打ｅｔｗｏｒｋｌａｔｆｏｒｍ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｐ－ｔｉｍｅｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｌａｔｆｏｒｍｅｎｅｒａｔｅｓａｍａｓｓｉｖｅａｍｏｕｎｔｏｆｓｅｎｔ