[发明专利]基于马尔科夫逻辑网络的中文微博情绪分类方法及系统有效
| 申请号： | 201510201444.6 | 申请日： | 2015-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN104794209B | 公开（公告）日： | 2018-10-02 |
| 发明（设计）人： | 徐华 | 申请（专利权）人： | 清华大学;清华大学无锡应用技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 100084 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于马尔科夫逻辑网络的中文微博情绪分类方法及系统，该方法包括：从网络中获取微博数据；根据马尔科夫逻辑网络的基础知识确定用于表示文本情绪分类的谓词和规则，并根据情感情绪词典从微博数据中提取相应的特征词，以及根据特征词构建MLNs知识库；根据MLNs知识库、谓词和规则训练分类器，对微博数据进行情绪分类并输出中文微博情绪分类结果。本发明的实施例可以准确地对微博进行情绪分类。 | ||
| 搜索关键词： | 微博 情绪 逻辑网络 分类 知识库 特征词 谓词 中文 训练分类器 分类结果 基础知识 情感情绪 构建 文本 输出 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于马尔科夫逻辑网络的中文微博情绪分类方法，其特征在于，包括以下步骤：从网络中获取微博数据，其中，所述微博数据包括训练数据集和测试数据集；根据马尔科夫逻辑网络的基础知识确定用于表示文本情绪分类的谓词和规则，并根据情感情绪词典从所述微博数据中提取相应的特征词，以及根据所述特征词构建MLNs知识库，其中，根据微博数据的特点，调整马尔科夫逻辑网络；根据所述MLNs知识库、所述谓词和规则训练分类器，对所述微博数据进行情绪分类并输出中文微博情绪分类结果，其中，所述根据所述MLNs知识库、所述谓词和规则训练分类器，进一步包括：根据所述训练数据集训练所述分类器，其中，在训练所述分类器时，根据证据谓词和查询谓词进行规则参数的学习，根据所述测试数据集测试所述分类器的性能，其中，在测试所述分类器的性能时，采用准确率、召回率和F值作为所述分类器的性能评估指标。
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