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基于语境分类与遗传算法的微博情感分析方法

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针对当前基于LDA模型扩展的文本情感分析方法未能考虑同一词语在不同语境下其情感极性的差异及非特征情感词对微博文本情感极性的影响这两个问题,提出一种基于语境分类和遗传算法的微博情感分析方法.该方法首先利用LDA模型构造微博主题集及微博主题词集,然后用微博标签数据逐一对各微博主题词集应用遗传算法自动迭代计算得出词集中词语的情感值,最后利用词集词语的情感值计算微博文本情感极性.实验结果表明,该方法精确度比LDA提升3.12％,召回率达87.32％,F1达73.79％,能够从语境和非特征情感词获取微博情感信息,有效提高情感分类准确率.
A Method of Weibo Sentiment Analysis Based on Context Classification and Genetic Algorithm

邓凯凯、陆向艳、阮开栋、许欣、刘峻

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广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004

微博情感分析 语境 LDA 非特征情感词 遗传算法

广西软科学研究计划项目广西软科学研究计划项目广西高校科研项目广西大学科研基金广西研究生教育创新计划项目

桂科AB172050022019ZL0046KY2015YB008XJZ130355JGY2015004

2021

10.11907/rjdk.201389

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(1)
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