面向微博文本的情緒分析方法研究

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2、位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明，獨(dú)立進(jìn)行：所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下研巧工作所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不含為獲得蘇州大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位證書(shū)而使用過(guò)的材料。對(duì)本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人。和集體，均己在文中Ｗ明確方式標(biāo)明本人承擔(dān)本聲明的法律責(zé)任。嗦磊之。成．ｆ．ｕ論文作者簽名；日期：＿蘇州大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人完全了解蘇州大學(xué)關(guān)于收集、保存和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即；學(xué)位論文著作權(quán)歸屬蘇州大學(xué)。本學(xué)位論文電子文檔的內(nèi)容和

3、紙質(zhì)論文的一心致。蘇州大學(xué)權(quán)書(shū)館、中國(guó)院息內(nèi)容相向國(guó)家圖社科文獻(xiàn)信情報(bào)中有萬(wàn)方（科學(xué)技術(shù)（數(shù)據(jù)）、中國(guó)學(xué)術(shù)中信息研究所含電子出版社期刊光國(guó)盤(pán)版）電子雜志社送交本學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，允許論文被查飼，可，可、印或其他復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文和借閱采用影印縮Ｗ入庫(kù)索。將的全或部分內(nèi)容有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢學(xué)位論文部編〇密論文涉年密適用規(guī)定。學(xué)位論文屬在月解后本本＿＿□非涉密論文ｌｂ．．ｏｋｉ葦磊藝６論文：日：作者簽名期；日；導(dǎo)師簽名如期斗面向微博文本的情緒分析方法研究中文摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展

4、以及移動(dòng)智能終端的普及，越來(lái)越多的用戶(hù)在以微博為代表的社交網(wǎng)絡(luò)上表達(dá)自己的觀點(diǎn)和情感，由此產(chǎn)生了大量富有情緒表達(dá)的文本信息。近年來(lái)，情感分析研究受到計(jì)算語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域研究者們的密切關(guān)注，成為一項(xiàng)基本的熱點(diǎn)研究任務(wù)。情緒分析是情感分析的一項(xiàng)基本任務(wù)，旨在對(duì)這些文本表達(dá)的情緒（例如：喜、怒、哀、恐等）進(jìn)行自動(dòng)分析。本文針對(duì)微博文本情緒分析方法展開(kāi)深入研究，主要研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面：首先，本文提出了一種基本情緒和復(fù)合情緒相結(jié)合的情緒分類(lèi)體系，并利用該分類(lèi)體系對(duì)微博文本進(jìn)行情緒標(biāo)注，構(gòu)建了一個(gè)規(guī)模較大的中文微博情緒語(yǔ)料庫(kù)。同時(shí)，為了減少標(biāo)注的工作量，提

5、出了結(jié)合自動(dòng)標(biāo)注的標(biāo)注方法，提高了標(biāo)注效率。最后的標(biāo)注結(jié)果顯示，我們提出的情緒分類(lèi)體系能夠較好的區(qū)分不同的情緒類(lèi)別，同時(shí)取得了較高的標(biāo)注一致性。其次，本文提出了一種基于句法信息的微博情緒識(shí)別方法。該方法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，將情緒識(shí)別看成一個(gè)二元分類(lèi)問(wèn)題。我們利用詞性標(biāo)注序列和句法樹(shù)表示文本的句法信息，并分別從中提取詞性標(biāo)注序列模式特征、重寫(xiě)規(guī)則特征和二元句法標(biāo)簽特征，應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法中。該方法有效克服了微博文本內(nèi)容短小、攜帶信息相對(duì)較少而帶來(lái)的不利影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于句法信息的情緒識(shí)別方法相對(duì)于僅使用詞特征方法能夠獲得更好的

6、識(shí)別效果。最后，針對(duì)多個(gè)情緒類(lèi)別中樣本分布不平衡問(wèn)題，本文提出了一種基于集成學(xué)習(xí)的微博情緒分類(lèi)方法。該方法核心思想是利用隨機(jī)欠采樣的方式產(chǎn)生一組訓(xùn)練子集，在此訓(xùn)練子集上訓(xùn)練基分類(lèi)器，最后融合所有基分類(lèi)器的結(jié)果，得到最終集成學(xué)習(xí)的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的方法能夠充分的利用多類(lèi)樣本來(lái)幫助提高情緒分類(lèi)效果，較好地解決了情緒類(lèi)別樣本分布不平衡問(wèn)題。I關(guān)鍵詞：微博，情緒分析，語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建，情緒識(shí)別，情緒分類(lèi)作者：黃磊指導(dǎo)老師：李壽山IIResearchonEmotionAnalysisonChineseMicroblogAbstractWiththera

7、piddevelopmentoftheInternetandthepopularityofmobileintelligentterminal,moreandmoreusersexpresstheiropinionsandfeelingsthroughthesocialnetworks,generatingalargenumberofrichemotionalexpressiontext.Recently,sentimentanalysishasattractedmanyresearchers’attentionintheresearchcomm

8、unityofcomputationallinguisticsandbecomesabasichottopic.Emotionanalysisisab