Abstrakt. Olika från vanliga texter, microblog texter har stora mängder känslor och nätord. Dess ord och meningar uttryck är mer colloquial och nätverk populär, så traditionell känsla ordbok passar inte för sammanhanget av moderna mikroblogg korta texter. Den här artikeln lägger fram ett tillvägagångssätt för att automatiskt konstruera känslolexikonet baserat på mikrobloggssmiliser. Samlade mikroblog texter kommenteras av smilisar och bildar känsla text corpus. För att genomföra konsolidering enligt befintlig känslolexikon, extrahera känslor ord i mikroblogg texter per regel i en del av tal, beräkna information mervärde av känslor ord i mikroblogg texter som funktionsvikt, och klassificera känslor ord i metoden för SVM för att få känslan ordbok. Den här artikeln förbättrar byggmetoden i det befintliga känslolexikonet. Det experimentella resultatet visar att exaktheten i känslolexikon efter förbättring når över 90%, och det totala F-värdet når 85%, vilket uppenbarligen är bättre än befintliga ordböcker.
Hao och al. REF föreslog ett tillvägagångssätt för att automatiskt bygga ett känslolexikon baserat på mikroblogsmion genom att samla in mikroblogtexter som kommenteras av smilisar och bildar en känslotext corpus.
An Automatic Construction Approach for Sentiment Dictionary Based on Weibo Emoticons
{'venue': 'Proceedings of the 2018 International Conference on Network, Communication, Computer Engineering (NCCE 2018)', 'journal': 'Proceedings of the 2018 International Conference on Network, Communication, Computer Engineering (NCCE 2018)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}