【摘要】：近年來移動互聯網飛速發展,微博作為新興的社交網絡媒介迅速崛起,每天產生了海量的用戶社交數據,微博作為移動社交的一種主要載體,內容豐富,數據價值很高。對微博數據進行評價對象短語的識別和情感分析能夠為政府輿情監控、企業廣告投放、用戶行為預測和信息決策提供重要參考。微博情感分析主要包含兩個要素:評價對象短語識別和情感傾向性分析。由于微博內容話題分散,識別博文評論對象成為微博情感分析研究的熱點和難點,研究表明未登錄詞識別是導致中文評價對象短語識別率低的重要因素之一。因此,研究基于未登錄詞識別的微博評價短語抽取方法是一項非常重要而有意義的工作。本文從特征選擇、分類器選取和特征模版選擇三個方面設計未登錄詞識別模型的特征向量以提高識別率,再將該算法應用于評價對象短語識別中,并通過微博實際語料驗證了實驗的有效性。本文的主要工作如下:1、首先提出了一種基于文本詞序列、凝聚度、左右自由度等統計特征,作為未登錄詞識別的特征;再通過樸素貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、支持向量機(SVM)和人工神經網絡這五種分類算法對未登錄詞進行識別,并比較識別結果,選擇未登錄詞識別效果較好的人工神經網絡分類算法作為未登錄詞的判定模型。2、本文接著引入BIO三個符號,使用條件隨機場CRFs將評價短語識別問題轉化為序列標注問題。在識別評價對象短語時,選擇合適的特征模版,并將人工神經網絡訓練產生的未登錄詞應用于評價對象短語識別過程。3、選取新浪微博某一天的數據作為本文實驗的數據來源,經過人工標注,進行評價對象短語識別實驗。實驗結果表明,將自動識別的微博文本中的未登錄詞加入基于CRFs的評價對象短語識別算法后,顯著提高了評價對象短語抽取的準確率和召回率。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of mobile Internet, Weibo, as a new social network medium, has a rapid rise, every day has produced a huge amount of social data for users. As a main carrier of mobile social networking, Weibo is rich in content and high in data value. The identification and affective analysis of Weibo data can provide important reference for government public opinion monitoring, enterprise advertising, user behavior prediction and information decision-making. Weibo's affective analysis mainly consists of two elements: target phrase recognition and affective orientation analysis. Due to the scattered content of Weibo, identifying the subject of comment on blog has become a hot and difficult point in the affective analysis of Weibo. The research shows that the recognition of unrecorded words is one of the important factors leading to the low recognition rate of Chinese evaluation object phrases. Therefore, it is very important and meaningful to study the extraction method of Weibo evaluation phrase based on unrecorded word recognition. In this paper, the feature vectors of the unrecorded word recognition model are designed from three aspects: feature selection, classifier selection and feature template selection, to improve the recognition rate, and then the algorithm is applied to the evaluation object phrase recognition. The validity of the experiment is verified by Weibo's actual corpus. The main work of this paper is as follows: 1. First, a statistical feature based on text word sequence, cohesion, left and right degrees of freedom is proposed as the feature of unrecorded word recognition, and then through naive Bayes, decision tree, logic regression, Support vector machine (SVM) and artificial neural network (Ann) are the five classification algorithms to identify unrecorded words, and compare the recognition results. An artificial neural network classification algorithm with good recognition effect for unrecorded words is selected as the decision model of unrecorded words. (2) then, three symbols of BIO are introduced, and the conditional random field CRFs is used to transform the evaluation phrase recognition problem into the sequence tagging problem. When identifying the target phrase, the appropriate feature template is selected, and the unrecorded words generated by artificial neural network training are applied to the process of identifying the evaluation object phrase. 3. The data of one day of Sina Weibo is chosen as the data source of this paper. After manual tagging, the experiment of evaluating object phrase recognition is carried out. The experimental results show that the accuracy and recall rate of phrase extraction of evaluation objects can be significantly improved by adding the unrecorded words in Weibo text which is automatically recognized into the evaluation object phrase recognition algorithm based on CRFs.
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2268739