面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法  

A Microblog Short Text Oriented Multi-class Feature Extraction Method of Fine-Grained Sentiment Analysis

作　　者：贺飞艳 何炎祥[1] 刘楠[1,2] 刘健博[1] 彭敏[1] 

机构地区：[1]武汉大学计算机学院,武汉430072 [2]军事经济学院军需系,武汉430035

出　　处：《北京大学学报（自然科学版）》2014年第1期48-54,共7页Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis

基　　金：国家自然科学基金(61070083);国家科技支持计划子课题(2011BAK08B03-01)资助

摘　　要：结合TF-IDF方法与方差统计方法,提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断,后细粒度情感判断的处理方法,构建细粒度情感分析与判断流程,并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证,结果表明该方法具有较好的抽取效果。Combined with TF-IDF method and variance statistical forumla, a new method for the extraction of multi-class feature is presented. This microblog short text oriented extraction method is used to determine the fine-grained sentiment type. Then the processes of fine-grained sentiment analysis is bulit. This method is used to praticipate the NLP＆CC2013 evaluation, and the effectiveness of this method is proved by the good ranking of the subimitted data.

关 键 词：自然语言处理 文本情感分析 细粒度情感 多分类特征抽取 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]