發(fā)布時間：2019-04-15 17:13

【摘要】：隨著移動終端技術(shù)的發(fā)展以及2014年政務微博平臺的建設,微博的發(fā)展越來越迅速。作為一種社會媒體與社交平臺,微博擁有龐大的用戶群體,其上的一個熱點話題,往往會有上萬條的主觀評論,而這些評論一般都帶有用戶對該熱點的情感傾向,通過對這些短文本大數(shù)據(jù)的研究,分析大眾情感傾向,對輿情分析,營銷預測都有所幫助。本文針對話題型的微博展開了研究,對其挖掘方法進行了比較,并對SVM算法進行了研究改進。本文研究主要包括了：微博主客觀判定,基于詞典的無監(jiān)督分類,基于機器學習的有監(jiān)督分類比較,SVM多分類情感分析研究以及SVM分類器的改進。面向微博情感有高興,喜好,憤怒,悲傷,恐懼,厭惡,驚訝以及無情感分類。首先對微博進行主客觀判定,對主客觀文本分別用詞性特征與文本特征兩類特征向量表示,詞性特征包括情感詞、特殊符號、程度副詞、人稱代詞以及詞性2-POS對,文本特征分別用詞頻、TF-IDF、相對熵的來提取,并通過實驗比較了提取效果,最終組成文本向量。分別用樸素貝葉斯和SVM的方式對主客觀分類做比較。實驗表明SVM具有較好的效果。其次對主觀微博進行情感分類比較,其中有無監(jiān)督的基于詞典分類方法,詞典采用了大連理工大學信息檢索研究室中文情感詞匯本體庫,對情感詞庫進行了擴充,擴充包括表情擴充,網(wǎng)絡詞擴充,同義詞詞林擴充。然后對不同的情感加權(quán)方法展開了討論。有監(jiān)督的機器學習方法,采用SVM分類器,并比較了各種SVM多分類器的性能,包括一對一分類器,一對多分類器,以及二叉樹分類器,提出了一種新的二叉樹多分類構(gòu)造方式,并通過實驗證明其效果。最后對支持向量機原理展開研究,比較了不同核函數(shù)對微博多分類的影響,對徑向基核函數(shù)(RBF)以及參數(shù)變量做最優(yōu)尋參,采用了新的網(wǎng)格算法,新的算法提升了尋參效率,并且尋找到的參數(shù)對分類優(yōu)化起到了一定作用。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：云南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2458323