基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析

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摘要：近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度。因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等,并选用不同的特征组合,通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示,选用词性、情感词和否定词的特征组合时,SVM模型的正确率达到88.72%,选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时,CRF模型的正确率达到90.44%。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93231X/201504/664121115.html

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关键词：情感分析 SVM cqvip 特殊符号 交流学习 微博 情感分析 支持向量机 条件随机场