轻工学报

作者：朱颢东, 李雯琦

单位：郑州轻工业大学计算机与通信工程学院河南郑州450001

关键词：微博情感, 表情符, 情感词, 语义规则

基金：河南省高等学校重点科研项目（19A520009）

针对目前中文微博情感分析方法考虑因素不全面，从而导致情感分析结果欠佳的问题，提出一种基于语义规则和表情加权的中文微博情感分析方法.该方法在使用传统情感词典分析中文微博情感倾向的基础上，在普通情感词典中融入否定词、程度副词和网络新词，根据中文微博文本独有的语言特点和句式特点，采用从词语到分句再到复句的方式对整个中文微博进行情感分析，进而使用表情加权和语义规则进行权值求和，以确定情感倾向.实验结果表明，较另外3种中文微博情感分析方法，该方法效果更显著，其平均准确率为78.4%，平均查全率为75.2%，平均F值为76.7%.

来源：2020年第2期

《轻工学报》期刊编辑部

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