%A 吴洁,朱小飞,张宜浩,龙建武,黄贤英,杨武 %T 基于用户情感倾向感知的微博情感分析方法 %0 Journal Article %D 2019 %J 《山东大学学报(理学版)》 %R 10.6040/j.issn.1671-9352.1.2018.159 %P 46-55 %V 54 %N 3 %U {http://lxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/abstract/article_3047.shtml} %8 2019-03-01 %X

微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法。许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视,因此,提出了一种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体地讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类。实验表明,提出的方法UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法MF-CNN在F1值上提升了3.4%,达到0.91。