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面向中文微博文本的情感识别与分类技术研究的中期报告.docx
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面向中文微博文本的情感识别与分类技术研究的中期报告.docx
该【面向中文微博文本的情感识别与分类技术研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【面向中文微博文本的情感识别与分类技术研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,微博成为人们表达情感的重要途径之一。然而,由于微博的文本形式(短文本、非正式文体等),情感表达复杂(情感褒贬不一、情感表达方式多样等)以及文化差异等问题,使得微博情感分析成为一项具有挑战性的研究方向。,并实现情感极性的判定。:(1)中文微博文本的数据爬取和预处理。本研究使用Python语言爬取微博文本,并对文本数据进行清洗和分词处理。(2)情感特征的提取和选择。本研究使用文本情感分析中常用的情感特征选取方法(如词袋模型、TF-IDF等)选取代表情感的词汇。(3)情感分类模型的构建。本研究使用机器学****算法(如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、随机森林等)构建情感分类模型,并使用交叉验证方法评估模型性能。(4)情感极性判定。本研究使用基于情感词典和规则的方法对文本的情感极性进行判定,并与分类模型的结果进行比较。,本研究已完成中文微博文本数据的爬取和预处理,并进行了初步的情感特征选取和分类模型构建。同时,针对情感极性判定,本研究已搜集并整理了几个常用的情感词典,并初步实现了基于规则的情感极性判定方法。最后,本研究使用已有的数据集(如SinaWeibo情感分析标注数据集)对模型和方法进行了测试和评估。
面向中文微博文本的情感识别与分类技术研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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