刘宝芹
- 作品数：4 被引量：17H指数：3
- 供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种消除情绪孤立点的中文微博情绪分析被引量：1
- 2015年
- 随着互联网的迅速发展,微博已经成了人们抒发个人情绪的重要平台,对微博文本的意见挖掘和情绪分析也受到了大量学者的关注和研究。其中,由于微博主题的发散性以及情绪的多元性,导致微博文本中出现了大量的情绪孤立点,干扰了微博情绪的判断。因此,论文提出通过情绪相似度的方法来消除语料中的情绪孤立点,并利用规则方法来判断微博文本的情绪。实验表明,消除语料中的情绪孤立点有效地提高微博情绪分析的准确性和精确率。
- 王世泓刘宝芹
- 关键词：情绪词
- 多层次中文微博情绪分析被引量：5
- 2015年
- 文中旨在对中文微博文本中表达的情绪进行自动分析。目前,微博情绪分析的方法主要是平面型分类方法。该方法认为各个情绪类之间相互独立,相互并列,它们处在同一个平面层次上,只需要一次性构建一个分类器就可以完成情绪分类任务。事实上,Ekman六类情绪之间的关系并不完全独立。文中将Ekman六类情绪按照情感极性及情绪间的相互关系组织成三层树状结构,在此基础上提出了一种基于朴素贝叶斯模型的多层次中文微博情绪分析方法。实验结果表明,与传统的平面型朴素贝叶斯分类方法相比,文中提出的多层次微博情绪分析方法降低了各情绪类微博分布不平衡对分类结果造成的影响,提高了微博情绪识别的精度。
- 刘宝芹牛耘
- 关键词：朴素贝叶斯
- 基于情绪特征的中文微博用户性别识别被引量：8
- 2016年
- 随着互联网的蓬勃发展,微博受到了越来越多用户的青睐,对微博用户性别的研究也逐渐成为学术界研究的热点。目前,对英文微博文本用户的性别识别已有研究,但针对中文微博用户性别识别的研究较少。从两性表达情绪的差异出发,提出了一种基于情绪特征的中文微博用户性别识别方法。本文考虑的情绪特征包括情绪词特征和与情绪相关的语言风格特征。实验结果表明,利用情绪特征提高了用户性别识别的精度。
- 刘宝芹牛耘
- 关键词：性别识别
- 基于统计数据的微博表情符分析及其在情绪分析中的应用被引量：4
- 2016年
- 表情符作为一种新兴的网络语言,受到了越来越多的微博用户的青睐。微博中出现的表情符形象直观地表达了博主的情绪,对情绪分析起着至关重要的作用。首先对大量中文微博中表情符的使用特点、分布情况和情绪表达特点进行了统计分析。然后,人工选取具有代表性且情感倾向明确的表情符作为六类基本情绪的种子表情符。根据目标表情符和六类情绪的种子表情符在微博文本中的共现情况,为其建立六维情绪向量,并将其应用于微博情绪分析。在两个数据集上的实验结果表明,本文建立的表情符情绪向量有效地提高了微博情绪识别的精度。
- 刘宝芹牛耘张景
- 关键词：表情符统计分析情绪分析
