[发明专利]一种结合微博弱关系的微博情感分析方法在审
| 申请号： | 201810248802.2 | 申请日： | 2018-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN108595515A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 杨静;邹晓梅;张健沛;韩宏宇;张薇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合微博弱关系的微博情感分析方法，属于文本分类技术领域，包含如下步骤：步骤(1)：计算微博之间的情感一致性关系矩阵，建立基于情感一致性的微博情感分析模型；步骤(2)：计算微博情绪感染性矩阵，建立基于情绪感染性的微博情感分析模型；步骤(3)：使用社区划分算法，计算微博弱关系矩阵，建立基于微博弱关系的微博情感分析模型；步骤(4)：结合步骤(1),步骤(2)和步骤(3)，得到综合模型，然后加入基于微博文本内容的情感分析模型并正则化，得到最终模型；步骤(5)：优化最终模型，解出微博情感分析器。本发明不仅利用了微博矩阵，还考虑了微博的文本内容，更加精确可信。 | ||
| 搜索关键词： | 微博 情感分析 矩阵 文本内容 最终模型 感染性 一致性关系 关系矩阵 文本分类 综合模型 分析器 正则化 情绪 算法 可信 社区 优化 | ||
【主权项】：
1.一种结合微博弱关系的微博情感分析方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤(1)：根据社会学中的情感一致性理论，计算微博之间的情感一致性关系矩阵，建立基于情感一致性的微博情感分析模型；步骤(2)：根据社会学中的情感一致性理论，计算微博情绪感染性矩阵，建立基于情绪感染性的微博情感分析模型；步骤(3)：根据社会学中的结点之间的弱关系也可以影响结点的理论，根据微博情感一致性和情绪感染性矩阵，使用社区划分算法，计算微博弱关系矩阵，建立基于微博弱关系的微博情感分析模型；步骤(4)：结合步骤(1),步骤(2)和步骤(3)，得到综合模型，然后加入基于微博文本内容的情感分析模型并正则化，得到最终模型；步骤(5)：优化最终模型，解出微博情感分析器。
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