基於主體個性化的微博情感分析關鍵技術研究

《基於主體個性化的微博情感分析關鍵技術研究》是依託北京理工大學，由張華平擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於主體個性化的微博情感分析關鍵技術研究
• 依託單位：北京理工大學
• 項目負責人：張華平
• 項目類別：面上項目

項目摘要

隨著新型網際網路套用的迅猛發展，微博快速崛起，用戶數達到2.5億，使用率達到48.7%，每天數以千萬人通過微博分享自己對各類話題的觀點與情感，如何自動感知微博主體的情感，並從巨觀上科學研判微博社區對特定話題的觀點傾向性，已經成為微博計算與輿情分析亟待解決的基本科學問題。微博內容的碎片化與主體化特徵日益凸顯，傳統的情感分析算法存在本質缺陷，效率低下且效果很難滿足實際需求。本課題旨在研究基於主體個性化的微博情感分析算法，主要包括：結合微博主體個性化特徵，研究單條微博內容的情感分析算法；根據微博的情感波動變化，研究微博博主的情緒感知方法；針對特定話題，研究大眾的情感綜合研判技術；在理論研究的基礎上進行算法的實踐驗證。本課題的主要創新體現在對短小而不規範的微博內容進行情感分析過程中，引入微博主體的個性化特徵，參考博主對特定主題的歷史態度，從而提高對微博內容情感分析的客觀性與針對性。

結題摘要

基於主體個性化的情感分析研究是自然語言處理與認知分析的重要研究內容，它們衍生於主觀思維，繁殖於以自然語言為載體的信息表達與傳播過程，具有隱蔽性、情境性等特點，是自然語言處理、文本挖掘與心理學交叉研究領域的重要研究課題。面向微博文本的情感演化分析方法研究，對於探究自然語言背後隱藏著的信息具有重要的學術與套用價值。目前，針對微博等社交網路文本的情感演化分析理論和方法研究尚不多見，關鍵技術還不成熟。本項目以微博文本為研究對象，以自然語言處理與文本挖掘、情感計算為基礎，對情感分析的關鍵技術和方法進行研究。結合微博主體個性化特徵，研究單條微博內容的情感分析算法；根據微博的情感波動變化，研究微博博主的情緒感知方法；針對特定話題，研究大眾的情感綜合研判技術；在理論研究的基礎上進行算法的實踐驗證。該研究的創新主要體現在對短小而不規範的微博內容進行情感分析過程中引入微博主體的個性化特徵，參考博主對特定主題的歷史態度，從而提高對微博內容情感分析的客觀性與針對性。提出的方法對短文本情感及認知分析具有重要的科學研究價值，並可為社會網路的輿情分析提供新思路。課題組雖然完成了預定的研究任務，但隨著社交網路的快速發展以及中文自然語言理解的極端複雜性和情感變換的不確定性，課題成果仍有不足之處，下一步計畫在算法適應性方面繼續完善目前成果。另外，在本課題資助下，項目承擔單位在項目執行 期間發表了26篇學術論文（其中，在國外學術期刊上發表被SCI收錄的學術論文2篇，被EI Compendex收錄的國外學術期刊論文7篇，被EI Compendex收錄的國際學術會議論文6篇 ），出版3部學術專著，3項專利，一名成員轉為正教授，項目負責人承擔了國家973子課 題，培養研究生14人。