一种融合新闻热度和读者态度的情感分析方法  

A New Sentiment Analysis Method Based on News Readers' Attitude and Heat Press

作　　者：唐晓波[1] 叶晨孟 

机构地区：[1]武汉大学信息管理学院

出　　处：《图书馆学研究》2017年第10期81-90,共10页Research on Library Science

基　　金：国家自然科学基金项目"社会化媒体集成检索与语义分析方法研究"(项目编号71273194)的研究成果之一

摘　　要：研究旨在探索对互联网新闻文本信息的高效利用。借助自主建立的高频情感词典、领域情感词典,与已有的心理学情感词典作对比,创新性地融合新闻热度和读者态度设计3种情感计算方式:基本权重公式、情感—新闻热度计算公式和情感—读者态度计算公式,进行情感分析;并将该情感分析方法应用于股市预测中,对比了不同情感词典与不同情感计算方法使用支持向量机对股市涨跌的预测能力。实验表明,融合新闻热度和读者态度的情感分析方法比不考虑新闻热度和读者态度的情感分析方法效果更好,并且在实验中使用与领域相关的积极高频词汇进行情感分析取得了更好的预测效果。The aim of this research is to take use of the news on Internet more effectively. This research builds three kinds of sentiment dictionaries, namely the high-frequency sentiment dictionary, the psychology dictionary and the domain dictionary, and then uses three kinds of sentiment calculating methods, namely the TF-IDF method, the heat press method and the readers＇ attitude method to analyze the sentiment of news. After that, support vector machine is used to build a prediction model. Results show that the readers＇ attitude and heat press improve the accuracy of prediction. The high frequency dictionary achieve the best accuracy of prediction.

关 键 词：情感分析 领域词典 读者态度 新闻热度 

分 类 号：G210.7[文化科学—新闻学] G353.1