[发明专利]一种微博文本情绪识别方法及系统在审
| 申请号： | 201510236384.1 | 申请日： | 2015-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN104809104A | 公开（公告）日： | 2015-07-29 |
| 发明（设计）人： | 李寿山;黄磊;周国栋 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 215123 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种微博文本情绪识别方法及系统，包括：获取第一微博文本信息；第一微博文本信息为微博用户发表的原创微博文本信息；标注第一微博文本信息的情绪类别，并对标注后的第一微博文本信息进行分词操作，以获取相应的所有第一微博文本信息的分词集合，并依据分词集合获取各第一微博文本信息相应的特征向量；依据第一微博文本信息的情绪类别及相应的特征向量获取最大熵分类器；采用最大熵分类器对测试语料进行情绪识别。本发明提供的一种微博文本情绪识别方法及系统，实现了对微博文本中是否包含有情绪信息的判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 情绪 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种微博文本情绪识别方法，其特征在于，包括：获取第一微博文本信息；所述第一微博文本信息为微博用户发表的原创微博文本信息；标注所述第一微博文本信息的情绪类别，并对标注后的所述第一微博文本信息进行分词操作，以获取相应的所有所述第一微博文本信息的分词集合，并依据所述分词集合获取各所述第一微博文本信息相应的特征向量；依据所述第一微博文本信息的情绪类别及相应的所述特征向量获取最大熵分类器；采用所述最大熵分类器对测试语料进行情绪识别。
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