山东大学学报(理学版) ›› 2014, Vol. 49 ›› Issue (11): 8-13.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.3.2014.051
刘培玉1,2,3, 张艳辉2,3, 朱振方4, 荀静2,3
LIU Pei-yu1,2,3, ZHANG Yan-hui2,3, ZHU Zhen-fang4, XUN Jing2,3
摘要: 针对目前微博倾向性分析的研究主要集中在微博文本上,而没有考虑微博中其他情感因素影响的问题,通过对新浪微博的分析与研究,在传统的情感词典的基础上,通过加入表情符号词典和网络新词,构建专门的微博词典,同时对微博进行修辞分析和句式分析,以有效提高倾向性分析的效果.实验结果表明,该方法在对微博进行倾向性分析时取得了很好的效果.
中图分类号:
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