基于情绪知识的中文微博情感分类方法  

Sentiment Classification Method of Chinese Micro-blog Based on Emotional Knowledge

作　　者：庞磊[1,2] 李寿山[1,2] 周国栋[1,2] 

机构地区：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006 [2]江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006

出　　处：《计算机工程》2012年第13期156-158,162,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61003155;60873150)

摘　　要：通过对新浪微博文本进行情感信息方面的分析与研究,提出一种基于情绪知识的非监督情感分类方法。利用情绪词和表情图片2种情绪知识对大规模微博非标注语料进行筛选并自动标注,用自动标注好的语料作为训练集构建微博情感文本分类器,对微博文本进行情感极性自动分类。实验结果表明,该方法对微博文本的情感极性分类达到较好的效果。This paper proposes an unsupervised method of sentiment classification and applies it to perform sentiment classification on Sina micro-biog. The approach employs emotional images and emotional words as the emotional knowledge to extract pseudo-labeled samples, and uses them to train a classifier for automatically classification on polarities of the miro-blog. Experimental results show that the method achieves a decent performance on sentiment classification for Chinese micro-biog.

关 键 词：中文信息处理 无监督学习 情绪知识 微博 情感分类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]