[发明专利]一种面向中文微博的情感分析方法有效
| 申请号： | 201810304972.8 | 申请日： | 2018-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN108681532B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 喻梅;张功;于瑞国;于健;徐天一;刘春岩 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向中文微博的情感分析方法，包括以下步骤：通过检测预处理后的微博样本集L'中是否有表情符号，挑选含有表情符号的组成训练集M；使用表情符号来标记训练集M中样本的情感极性，作为弱标记，将弱标记的样本作为监督机器学习的训练样本；通过降噪方法SAT对训练集M进行降噪，得到样本集K；通过降噪后的样本集K结合监督学习方法构造分类器C；使用准确率、精确率、召回率和F值作为评价标准，并通过已标记样本集P检测分类器C的精度；所述方法还包括：依据弱标记样本进行自动更新。本发明在于利用微博中的关于情感符号的信息，研究面向中文微博的情感分析问题，解决了在使用情感符号对微博进行弱标记时产生噪声信息的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 中文 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向中文微博的情感分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过检测预处理后的微博样本集L'中是否有表情符号，挑选含有表情符号的组成训练集M；使用表情符号来标记训练集M中样本的情感极性，作为弱标记，将弱标记的样本作为监督机器学习的训练样本；通过降噪方法SAT对训练集M进行降噪，得到样本集K；通过降噪后的样本集K结合监督学习方法构造分类器C；使用准确率、精确率、召回率和F值作为评价标准，并通过已标记样本集P检测分类器C的精度；所述方法还包括：依据弱标记样本进行自动更新。
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