[发明专利]一种基于结构化特征的情感分析方法在审
| 申请号： | 201610839375.6 | 申请日： | 2016-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN106446147A | 公开（公告）日： | 2017-02-22 |
| 发明（设计）人： | 苏育挺;王慧晶;张静 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于结构化特征的情感分析方法：采集Twitter文本数据，建立Twitter文本数据库；收集现有的情感极性值词典；手动建立相关辅助字典；对Twitter文本数据库进行预处理；定义情感分值影响因子，对信息进行语言特征提取，每提取一个语言特征就更新一次情感分值影响因子的数值；利用情感极性值词典和情感分值影响因子为每条Twitter文本数据计算情感极性值。本发明的一种基于结构化特征的情感分析方法，避免了监督类方法中需要大量被标注的数据来训练分类器，难以分析并进行一般化，降低了CPU处理、内存需求及训练时间的计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 特征 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于结构化特征的情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1)采集Twitter文本数据，建立Twitter文本数据库；2)收集现有的情感极性值词典，优先选取由人工手动生成的情感词典；3)手动建立相关辅助字典，包括：标准单词字典、否定词字典、增强修饰词字典、减弱修饰词字典和网络俚语字典；4)对所述Twitter文本数据库进行预处理，包括：(1)首先对Twitter文本数据库中的数据进行分词；(2)进行标准化；(3)对文本进行词性标注(Part‑of‑Speech Tagging，POS Tagging)；5)定义情感分值影响因子，对步骤4)预处理得到的信息进行语言特征提取，所述的语言特征包括词语级别的语言特征、短语级别的语言特征和句子级别的语言特征，每提取一个语言特征就更新一次情感分值影响因子的数值；6)利用步骤2)得到的情感极性值词典和步骤5)得到的情感分值影响因子为每条Twitter文本数据计算情感极性值。
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