机器学习与语义规则融合的微博情感分类方法

南京理工大学计算机科学与工程学院, 南京 210094; † 通信作者, E-mail: rxia@njust.edu.cn

摘要 针对现有文本情感分析方法的不足, 设计了一种针对中文微博的基于词典的规则情感分类方法和用于机器学习方法的基本特征模板。提出一种机器学习与规则相融合的微博情感分类方法, 将用规则方法得到的多样化情感信息进行转化, 扩展并嵌入基本特征模板, 形成更有效的融合特征模板。通过 3 种分类模型集成, 提高微博情感分类的性能。关键词 微博情感分析; 机器学习; 规则方法; 特征嵌入; 系统融合中图分类号 TP391