【摘 要】
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提出了一种基于决策树的微博情感度判断方法,并对微博情感做了探索性空间分析,给中文微博平台的海量文本规律研究提供了一个新的视角。以新浪微博数据作为基础,先利用ICTCLAS
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41471327)
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提出了一种基于决策树的微博情感度判断方法,并对微博情感做了探索性空间分析,给中文微博平台的海量文本规律研究提供了一个新的视角。以新浪微博数据作为基础,先利用ICTCLAS(Institute of Computing Technology,Chinese Lexical Analysis System)文本分词系统分词、HowNet知网知识库来进行词语相似度计算,再利用ID3(iterative dichotomiser 3)算法训练决策树作为分类器进行微博文本的情感度判断,最后对情感度判断结果进行探索性空间分析。结果表明,基于决策树的微博情感度判断方法的准确度为71.5%,微博用户情绪在空间上存在正的全局空间自相关特性,对局域自相关的分析也揭示了其时空聚集规律。
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