基於意見詞修飾關係之微網誌情感分析技術

摘要

如何有效分析文件的意見傾向,一直是熱門的研究議題之一.若能準確分類評論文章、網誌内容,將有助於產品或服務上的競爭分析或了解大眾在公共議題上的意見傾向.本論文提出一個基於評論目標發掘及意見詞修飾關係之微網誌評論意見傾向計算方法.首先,從微網誌收集主題相關評論及句子簡化處理.接著根據評論主題以及意見詞的修飾關係,發掘出主題相關的評論目標以判斷其意見傾向.實驗針對50部電影在 Twitter上的1000篇英文評論進行分析,結果顯示本論文方法平均準確率accuracy為84.44%'同時最高precision可達88.89%,優於SVM及Naieve Bayes分類法.由此可驗證意見詞修飾關係的規則判斷能有效提高意見傾向分類的準確率.