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公开(公告)号:CN106503049A
公开(公告)日:2017-03-15
申请号:CN201610841650.8
申请日:2016-09-22
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/277
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM融合多种情感资源的微博情感分类方法,步骤如下:构建相关词典,包括情感词典、否定词典、程度副词词典;将不同的语料进行预处理,对语料进行分词和词性标注,并进行句法分析;将分词后的词语与正、负面词典比对得到初始词语极性,再将情感词前的词语与词语程度级别词典和否定词词典比对得到修饰词权重,把初始词语极性和修饰词权重相乘得出每条微博的情感分数;从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征四个方面,提取名词、动词、形容词、正负情感词、程度副词权重、情感得分、否定词、特殊符号等特征;将提取的特征输入Libsvm进行模型训练,得出训练模型。本发明方法对微博实现情感5级分类,能够准确、全面地获取网民们的情感倾向。