情感词网增强的中文短文本情感分类方法

"结合情感词网的中文短文本情感分类 (2015年) - 针对短文本特征稀疏、信息量少的问题，提出了一种结合情感词网的中文短文本情感分类方法，利用大规模语料库和同义词集合构建情感词网，通过词—词、词—对象的关系扩展特征，结合机器学习进行情感分类，提高了准确率和召回率。" 这篇论文是2015年发表的，由何天翔、张晖、李波、杨春明和赵旭剑共同完成，研究重点在于解决中文短文本情感分类中的特征稀疏和信息量不足的问题。短文本，如社交媒体上的评论或短消息，由于其长度有限，往往导致传统情感分析方法难以有效应用。为了解决这个问题，作者们提出了一种创新的解决方案。 首先，他们构建了一个情感词网，这个词网基于大规模语料库和同义词集合，能够表达词语之间的关联，包括词与词的关系和词与特定对象的关系。情感词网的建立有助于提取和扩展短文本中的情感特征，弥补了短文本信息量小的不足。 接着，利用构建好的情感词网，研究人员对短文本的特征进行权重分配和特征集扩展。这一过程可能包括计算词语的情感倾向、考虑上下文中的词语关系等，使得情感分析的输入特征更加丰富和全面。 然后，结合机器学习算法（例如支持向量机、朴素贝叶斯等），将扩展后的特征用于训练情感分类模型。机器学习方法可以根据这些增强的特征进行有效的分类决策，从而提高分类的准确性和召回率。 实验结果证实了这种方法的有效性，它在短文本情感分类任务上表现出了高精度和高召回率，有效地解决了短文本特征稀疏的问题。这项工作对于情感分析领域具有重要的实践意义，特别是在处理大量短文本数据时，如微博、评论分析等应用场景。 论文的作者们来自西南科技大学和中国科学技术大学，他们在数据挖掘、知识工程、信息过滤和中文信息处理等领域有着深入的研究。他们的工作为后续研究提供了有价值的参考，推动了中文短文本情感分析技术的发展。 这篇论文介绍了一种结合情感词网的中文短文本情感分类方法，它创新地利用情感词网来增强短文本的特征表示，通过机器学习进行高效的情感分类，对提升短文本情感分析的性能做出了贡献。这种方法对于应对互联网上的海量短文本情感分析需求具有实际应用价值。