基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析

摘要

近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度.因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义.提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等,并选用不同的特征组合,通过多组实验使情感分析效果最优.实验显示,选用词性、情感词和否定词的特征组合时,SVM模型的正确率达到88.72％,选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时,CRF模型的正确率达到90.44％.