微博情感分析：PLSTM模型结合用户性格

"基于性格的微博情感分析模型PLSTM" 本文提出了一种名为PLSTM（Personality-based Long Short-Term Memory）的微博情感分析模型，该模型着重考虑了用户性格对语言表达的影响。传统的文本情感分析往往忽视了个体性格这一重要因素，而PLSTM模型通过结合性格特征，提升了情感分析的准确性。 PLSTM模型首先利用性格识别规则将微博文本划分为五个特定性格集合和一个通用集合，这五个性格可能包括但不限于外向、内向、开放、谨慎、友善等常见的人格特质。这种划分方法旨在捕捉不同性格用户在表达情感时的独特语言模式。接着，对于每个性格集合，模型会独立训练一个情感分类器，以便更精确地理解和解析对应性格用户的文本情感。这些分类器可能采用了深度学习技术，如word2vec来将词汇转换为连续向量，以捕获词汇的语义关系，以及LSTM（长短时记忆网络）来处理文本序列中的长期依赖关系，有效处理时间序列数据中的信息。 在所有性格分类器训练完成后，PLSTM模型通过分类器融合策略将它们的结果整合，以得出最终的情感极性判断。这种融合策略可能是加权平均或者使用其他机器学习方法如投票或堆叠泛化。实验结果表明，PLSTM模型在F1值上达到了96.95%，相比标准情感分析模型，其准确率、召回率和F1值均有显著提升，证明了性格因素在情感分析中的重要性。 此外，这项研究得到了多项国家级科研项目的资助，包括国家自然科学基金和“973”计划项目，显示了其在学术和实际应用中的重要价值。研究团队成员来自新疆大学信息科学与工程学院，他们在自然语言处理、信息安全等领域有深入的研究背景。 关键词：情感分析、性格、word2vec、长短时记忆网络、分类器融合 总结来说，PLSTM模型是针对微博情感分析的一种创新方法，它利用用户性格特征改进了情感分类的性能。通过结合性格识别和深度学习技术，该模型能更准确地理解和预测不同性格用户的情感倾向，对于社交媒体数据的情感挖掘和舆情分析具有重要的理论和实践意义。