藏文微博情感分析：基于语义空间的新方法

“基于语义空间的藏文微博情感分析方法.pdf”是一篇研究论文，主要探讨如何有效地对藏文微博进行情感分析。论文指出，由于藏文的独特语法特性，传统的文本分类方法在处理藏文情感分析时效果不佳。研究者提出了一种新的方法，结合藏文的句法结构和语义特征向量构建语义特征空间，并通过K-means聚类算法形成语义簇，用以计算基于簇的TF-IDF值作为情感特征。 在这篇论文中，作者首先强调了藏文微博的特殊性，其语法结构与汉语和其他语言有显著差异，这使得传统的文本情感分析技术难以取得理想的效果。针对这一问题，研究者提出了一个创新的解决方案，即基于语义空间的分析方法。他们利用句法树来解析藏文句子的结构，提取出关键的语法信息，然后结合语义特征向量构建一个能够反映句子深层含义的语义特征空间。 在构建了语义特征空间后，研究者应用K-means聚类算法对这些特征进行聚类，生成语义簇。每个簇的质心可以代表一类特定的语义特征。接着，他们计算每个微博在各个簇中的TF-IDF值，这些值反映了词语在整个语料库中的重要性和独特性。基于簇的TF-IDF值被用作微博情感特征，用于后续的情感分类任务。 实验部分对比了新方法与传统的SVM TF-IDF和naive Bayes最大熵模型的情感分类性能，结果显示，基于语义空间的方法在情感分类准确性上表现更优。这表明，考虑了语义和句法信息的特征表示对于藏文情感分析具有显著的优势。 论文的关键关键词包括藏语微博、情感分类、语义空间、文本聚类和语义簇，表明了研究的主要关注点。这篇研究工作是由袁斌、江涛和于洪志合作完成，他们分别在中文信息处理和相关领域有着深入的研究。 总结起来，这篇论文提供了一种新颖的藏文微博情感分析策略，通过构建语义特征空间和利用聚类方法，提高了情感分类的准确性。这种方法对于处理藏文这种具有特殊语法结构的语言的情感分析具有重要的理论价值和实践意义。