[发明专利]一种基于微博文本的情绪分类方法及系统

权利要求书

1.一种基于微博文本的情绪分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、收集一定数量微博用户发表的微博文本，并将收集到的微博文本进行情绪类型标注；

S2、利用分词软件将标注好的微博文本进行分词处理，并将经过分词处理的微博文本作为训练样本，并利用所述训练样本及贝叶斯工具包构建贝叶斯分类器；

S3、利用所述贝叶斯分类器，对用户微博文本进行分类，得到分类结果，并根据所述分类结果确定情绪类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中收集微博用户发表的微博文本的过程包括以下步骤：

S11、构建一个空的用户列表，并在微博选取一个用户作为种子用户加入所述空的用户列表中；

S12、抓取所述种子用户的用户信息及其发表的微博文本，并将所述种子用户的关注用户和粉丝用户加入用户列表中，并继续抓取所述关注用户和粉丝用户的用户信息及其发表的微博文本；

S13、重复步骤S12，直至达到所需用户数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S12中，所述用户信息包括用户名、认证类型、关注用户和粉丝用户。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述情绪类型包括快乐、愤怒、悲伤、恐惧、正面复合、中性复合、反面复合及无情绪类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，采用中国科学院计算技术研究所的分词软件ICTCLAS将标注好的微博文本进行分词处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2中，所述贝叶斯工具包由Mallet提供。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述贝叶斯分类器采用朴素贝叶斯模型。

8.一种基于微博文本的情绪分类系统，其特征在于，包括微博文本获取模块、情绪标注模块、训练样本获取模块、分类器构建模块及分类模块，所述微博文本获取模块连接情绪标注模块，所述情绪标注模块连接训练样本获取模块，训练样本获取模块连接分类器构建模块，所述分类器构建模块连接分类模块：

所述微博文本获取模块，用于收集微博用户发表的微博文本；

所述情绪标注模块，用于将收集到的微博文本进行情绪类型标注；

所述训练样本获取模块，用于利用分词软件将标注好的微博文本进行分词处理，并将经过分词处理的微博文本作为训练样本；

所述分类器构建模块，用于利用所述训练样本及贝叶斯工具包构建贝叶斯分类器；

所述分类模块，用于利用所述贝叶斯分类器，对用户微博文本进行分类，得到分类结果，并根据所述分类结果确定情绪类型。