微博短文本情感抽取:TF-IDF与方差统计法的多分类方法
需积分: 10 200 浏览量
更新于2024-08-08
收藏 469KB PDF 举报
本文档探讨了"面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法"(Microblog Short Text Oriented Multi-class Feature Extraction Method of Fine-grained Sentiment Analysis),发表于2014年的北京大学学报自然科学版,第50卷第1期。作者贺飞艳、何炎祥、刘楠、刘健博和彭敏合作研究了一种结合TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)方法和方差统计公式的新算法,用于实现多分类特征抽取。
TF-IDF是一种常用的文本特征提取技术,它衡量一个词在文档中的重要性,同时考虑了这个词在整个文集中的普遍性。通过这种方式,该方法能够识别出在微博短文本中对情感分析具有重要意义的特征词汇。而方差统计则用来评估特征变量的变异性,有助于筛选出那些在情感分类中变化显著的特征。
文章的核心思路是采用先极性判断,即初步确定文本的整体情感倾向,如正面、负面或中性;接着进行细粒度情感判断,更深入地分析文本中的具体情感成分,如程度、情绪类型等。这种处理方法旨在提高情感分析的准确性,尤其是在微博这样信息密集且表达形式各异的短文本情境下。
为了验证这种方法的有效性,研究者使用了NLP&CC2013评测提供的训练语料库进行实验。实验结果显示,该方法在抽取微博短文本的情感特征方面表现良好,能够有效地区分不同情感类别,显示出较高的准确性和鲁棒性。
论文的关键点包括自然语言处理(NLP)、文本情感分析、细粒度情感以及多分类特征抽取,这些都属于计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。这项工作对于理解和挖掘社交媒体上的用户情绪,以及为情感智能应用提供技术支持具有实际意义。
总结来说,本文的研究成果为微博短文本的情感分析提供了新的计算框架和技术手段,不仅提升了情感识别的精度,也为文本挖掘和社交媒体数据分析领域提供了有价值的方法论参考。
2021-08-18 上传
2024-05-29 上传
2021-09-18 上传
2023-05-13 上传
2024-02-26 上传
2024-01-07 上传
2023-05-22 上传
2023-06-01 上传
2023-06-01 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_38552536
- 粉丝: 6
- 资源: 919
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命