微博情感分析：基于主题的关键词提取算法

"基于主题的关键词提取对微博情感倾向的研究" 本文是关于利用基于主题的关键词提取来提升微博情感分析准确性的研究论文。作者张德阳、韩益亮和李晓龙来自武警工程大学密码工程学院，该研究受到了国家自然科学基金和军事科学研究计划课题基金的资助。文章发表于2018年11月的《燕山大学学报》第42卷第6期。 研究背景：随着社交媒体的普及，尤其是微博的广泛使用，人们越来越依赖网络平台来表达观点和情感。微博因其即时性和互动性，成为了舆情分析的重要来源。然而，传统的基于关键句的情感分析方法存在关键句质量不高的问题，影响了情感倾向判断的准确性。 研究方法：研究中提出了一种新的算法，首先通过关键词提取作为特征函数来改进关键句的提取过程。特别地，针对七种影响情感倾向的词性搭配，研究者对计算规则进行了优化，以更准确地计算关键句的情感值。接着，将单个句子的情感值扩展到整个微博的情感值计算，从而进行情感倾向分析。 实验结果与比较：实验结果显示，与同类算法相比，该方法提高了情感分析的准确率3.23%。此外，提取的关键词与主题高度相关，显著提升了关键句的质量。 关键词：研究涉及的主要概念包括“关键词”、“依存句法”、“文本分析”和“情感倾向”。这些关键词表明研究关注点在于如何通过关键词分析来理解和评估微博文本中的情感色彩。 结论：该研究为微博情感分析提供了一种有效的方法，通过结合主题相关关键词和改进的计算规则，提高了情感识别的准确性。这种方法对于理解网络舆情、影响评估以及公共政策制定等方面具有实际应用价值。 综上，本文通过对微博数据的深入分析，探索了如何利用主题相关关键词来改善情感分析的精确度，为社交媒体数据的情感挖掘提供了新的思路和工具。随着社交媒体影响力的不断扩大，这种技术的应用前景广阔，对于舆情监控和社会科学研究具有重要意义。