微博情感分析：语义特征与支持向量机方法

"基于语义的微博短文本倾向性分析研究" 本文主要探讨了一种针对微博短文本情感倾向分析的新方法，结合了情感词库和微博的语义特性，利用向量空间模型来表示微博文本，并引入了模式匹配和机器学习技术。在分析过程中，首先对微博文本进行分词，然后提取出具有情感色彩的关键词汇。接下来，通过分析预定义的模式，抽取情感评价短句、情感短句以及微博中的表情符号等情感特征，这些特征共同构成了情感特征序列。最终，利用多步分类的支持向量机（Support Vector Machine, SVM）模型来确定微博文本的情感倾向，是积极、消极还是中立。 情感词库是此方法的基础，它包含了一系列具有正负面情感色彩的词汇，用于初步判断文本的情感极性。同时，语义特征的提取则更深入地理解了文本的含义，考虑了词汇间的上下文关系和语境，使得分析更为准确。模式匹配部分则是通过预设的规则或模式，找出文本中可能蕴含情感信息的部分，如带有明显情感色彩的短语或句子结构。 支持向量机（SVM）是一种广泛应用的监督学习模型，尤其在文本分类中表现出色。在多步分类中，SVM可以逐步细化文本的情感分类，提高分类精度。通过对训练数据的学习，SVM构建出决策边界，将不同情感类别的文本分开。 实验结果显示，这种方法与已有方法对比，具有较高的分析准确性，证明了其有效性。研究还指出，微博作为社交媒体的一种，其文本具有特殊的表达方式和情感表达特点，因此，专门针对微博的文本分析方法对于理解和挖掘社交媒体情感信息具有重要意义。 此外，研究团队包括马力教授、刘笑和宫玉龙，他们的研究方向涵盖了计算机网络、信息处理、模式识别和人工智能等领域。此研究得到了陕西省自然科学基础研究计划和西安市科技计划项目的资助，这表明了该研究领域在国内受到了学术界的关注和支持。 这项工作揭示了如何运用语义分析和机器学习技术来解析微博文本中的情感倾向，为社交媒体大数据的情感挖掘提供了新的视角和工具，对于社交媒体分析、舆情监控以及市场营销等领域具有实用价值。