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《河北科技大学》 2015年
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基于微博文本的情绪诱因分析方法研究

王九硕  
【摘要】:随着以新浪微博为代表的社会网络的不断兴起,越来越多的人们利用微博平台来抒发关于各种话题的情绪和观点。情绪分析及其诱因提取是情绪认知分析的重要组成部分,也是自然语言处理、文本挖掘与心理学交叉研究领域的重要研究课题,它们对于探究自然语言信息背后隐藏着的情绪及其诱因具有重要的学术与应用价值。本文结合计算机科学与认知语言学、自然语言处理相关领域的知识,提出了一种基于微博中文文本的情绪诱因提取方法。它描述诱发微博用户情绪认知评价过程的产生诱因,还抽取出博文中包含的子事件并标记。然后识别出博文中包含的情绪诱因成分,找出与情绪对应的诱因事件。其中,情绪诱因分析与提取是基础;情绪诱因成分比例计算可以挖掘情绪与诱因成分之间的对应关系。主要研究工作如下:1)构建情绪模型,从外部和内部事件抽取入手。并以命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等为基础,从事件结果、主体行为和实体对象三个方面进行情绪诱因事件抽取。2)从诱因事件产生的情绪强度入手,通过构造基于语料的情绪词典,结合微博文本中的多种语言特征(比如:表情符号特征、程度副词特征、否定词特征、标点符号特征以及关联词特征等),使用基于贝叶斯概率模型实现情绪诱因成分的比例计算。3)提出一种基于语言特征的情绪分类方法。它通过结合文本的词性特征、句法结构特征、情绪词与上下文的关系特征,使用机器学习的方式来实现基础情绪的分类。实验证明本文提出的方法在科学研究以及社会应用领域都具有一定的价值,比如在危机管理这一应用领域。另外,挖掘情绪以及情绪诱因之间的关系在产品设计方面也具有一定的意义。论文最后也对存在的问题及下一步的研发工作进行了说明。
【学位授予单位】:河北科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.1

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