發(fā)布時(shí)間：2019-05-12 12:35

【摘要】：隨著Web2.0時(shí)代的到來(lái),網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入人們生活的各個(gè)領(lǐng)域，近年來(lái)微博的出現(xiàn)，讓生活更加豐富。微博影響力的增長(zhǎng)，吸引了大批學(xué)者對(duì)微博客的深入研究，而情感詞識(shí)別和情感分析成為了一個(gè)重要的課題。在微博的開(kāi)放平臺(tái)，提供的功能是可以查閱信息，也可以發(fā)布信息給別人來(lái)看。與此同時(shí)，隨著發(fā)布信息的多元化，隨之產(chǎn)生了新問(wèn)題，如，情感新詞的出現(xiàn)及對(duì)微博句的情感極性分析，新詞的出現(xiàn)給中文分詞產(chǎn)生很多難以識(shí)別的“散串”和“碎片”；情感分析時(shí)判別感情傾向性微博客的文字，屬于判斷積極的，消極的，中立的法官。對(duì)這些文本的情感傾向性，可以對(duì)網(wǎng)民的情緒有掌握，不僅有一定的商業(yè)價(jià)值，還有益于社會(huì)、還可以幫助我們?cè)谳浨楸O(jiān)控、詞庫(kù)更新、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域完善。 每天數(shù)以萬(wàn)計(jì)的中文微博用戶刷新信息，，對(duì)微博情感詞的產(chǎn)生以及對(duì)極性分析的問(wèn)題都隨之產(chǎn)生，做好這些工作對(duì)了解用戶的態(tài)度很重要和迫切。本文通過(guò)從實(shí)驗(yàn)提供的數(shù)據(jù)，通過(guò)條件隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行情感詞識(shí)別，進(jìn)行詞性標(biāo)注，結(jié)合上下文信息特征，構(gòu)建特征向量，對(duì)語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練模型構(gòu)建和測(cè)試，最后得到情感詞的正確率（Precision）、召回率(Recall)和F-值。對(duì)微博情感詞進(jìn)行有效正確的識(shí)別是判別微博文本情感傾向性的前提和基礎(chǔ)。本文首先結(jié)合中文信息處理、自然語(yǔ)言等知識(shí)，結(jié)合實(shí)驗(yàn)室對(duì)情感新詞發(fā)現(xiàn)和情感傾向分析的研究，論述情感傾向相關(guān)的各種關(guān)系，是建立在微博情感傾向性判斷現(xiàn)有所做分析的基礎(chǔ)之上的。本論文的研究最終目的是提高數(shù)據(jù)結(jié)果的正確率、召回率及F-值，為更進(jìn)一步的研究奠定基礎(chǔ)。 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選用項(xiàng)目給定的微博語(yǔ)料，情感詞識(shí)別和情感傾向性分析的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)是不同的，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了該論文中用到的方法是可行的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：該方法在情感詞識(shí)別正確率為34.21%，召回率為0.11%，F(xiàn)值為0.002%；結(jié)果識(shí)別率整體不高，但也為下一步工作打好了基礎(chǔ)。對(duì)情感句極性判別的正確率為84.87%，召回率為65.18%，F(xiàn)值為77.27%，此次研究對(duì)中文微博的情感傾向性分析進(jìn)行了初步探索。
[Abstract]:With the advent of the Web2.0 era, the development of the network has entered all areas of people's lives. In recent years, the emergence of Weibo has made life more abundant. The growth of Weibo's influence has attracted a large number of scholars to study Weibo customers in depth, and emotional word recognition and emotional analysis have become an important topic. In Weibo's open platform, the function is to access information, or to post information to others to see. At the same time, with the diversification of published information, new problems arise, such as the emergence of emotional neologisms and the analysis of emotional polarity of Weibo sentences. The emergence of new words produces a lot of "scattered strings" and "fragments" that are difficult to recognize for Chinese word segmentation. The text that distinguishes the emotional tendency of Weibo guest in emotional analysis belongs to the judge of positive, negative and neutral. The emotional tendency of these texts can master the emotions of netizens, not only have certain commercial value, but also benefit the society, but also help us to perfect in the fields of public opinion monitoring, vocabulary updating, natural language processing and so on. Tens of thousands of Chinese Weibo users refresh their information every day, and the generation of Weibo emotional words and the analysis of polarity all arise. It is very important and urgent to do a good job in understanding the attitude of users. Through the data provided by the experiment, emotional word recognition through conditional random field, part-of-speech tagging, combining with the characteristics of context information, the feature vector is constructed, and the training model of corpus data is constructed and tested. Finally, the correct (Precision), recall rate (Recall) and F-value of emotional words are obtained. Effective and correct recognition of Weibo emotional words is the premise and basis for judging the emotional tendency of Weibo text. Based on the knowledge of Chinese information processing and natural language, combined with the laboratory research on the discovery of emotional neologisms and the analysis of emotional tendencies, this paper discusses the various relationships related to emotional tendencies. It is based on the existing analysis of Weibo emotional tendency judgment. The ultimate purpose of this paper is to improve the accuracy, recall rate and F-value of the data results, so as to lay a foundation for further research. The experimental data are different from the Weibo corpus given by the project, and the training and test data of emotional word recognition and emotional tendency analysis are different. The experimental results also verify that the method used in this paper is feasible. The experimental results show that the correct rate of emotional word recognition is 34.21%, the recall rate is 0.11%, and the F value is 0.002%. The results show that the overall recognition rate is not high, but it also lays a good foundation for the next step. The correct rate, recall rate and F value of emotional sentence polarity discrimination were 84.87%, 65.18% and 77.27%, respectively. the emotional tendency of Chinese Weibo was preliminarily explored in this study.
【學(xué)位授予單位】：中原工學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092

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本文編號(hào)：2475396