微博情感分析提升事件趋势预测准确性

本文主要探讨了在微博这个日益成为庞大且复杂互联网舆论平台的情境下，如何有效地进行情感分析与公众情感趋势预测。针对微博数据特有的稀疏性和上下文缺失问题，作者提出了一种创新的方法来解决这一挑战。 首先，针对微博特征的稀疏性，作者利用词语的上下位语义关系进行语义扩充。这是因为在微博中，由于字数限制和表达简洁，往往存在大量的信息丢失，通过扩展词语的语义关联，可以弥补这些缺失的信息，使得情感分析更加精确。通过建立词语之间的层次结构，能够捕捉到更丰富的含义，从而增强情感分析的深度和广度。 其次，作者结合语义特征和情感常识构建双层分类模型。在传统的文本分类方法基础上，引入情感常识知识，这涉及到人类社会共有的情感规则和情境理解能力。这种双层分类模型能够更准确地识别文本中的情感极性，如正面、负面或中立，并将常识知识融入其中，提升情感分析的准确性和鲁棒性。 接着，针对微博中的时间序列数据，采用了时序情感分析方法来预测特定事件在连续时间段内的公众情感趋势。这种方法考虑到了事件发展的动态性和时间因素，有助于捕捉情感变化的模式和趋势，从而提供更具洞察力的预测结果。 实验证明，与传统的文本分类方法相比，这种基于情感常识的分析方法在情感分析的准确率上有显著提升。它不仅提高了情感识别的精度，还能够更好地反映事件的真实发展轨迹，对于理解和预测网络舆情、分析产品销售趋势等实际应用具有很高的价值。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种融合语义扩充、情感常识和时序分析的技术，用于微博中特定事件的公众情感趋势预测，这在大数据时代背景下，为舆情监控、市场分析等领域提供了有力的数据支持和智能工具。