10.3969/j.issn.1000-386x.2021.07.029
结合图片语义规则和机器学习的情感分类方法
传统微博情感分类方法往往忽略对大量表情符号和图片型表情的情感分析.在图片去重算法的基础上,利用表情词和表情符号的相关性构建表情图片情感词典,并加入对官方扩展表情包和图片型表情的情感识别与验证.由于单纯词典方法的性能有限,将词典抽取的规则情感特征与机器学习的基本特征模板融合,使用朴素贝叶斯等分类器,提高情感分类的性能表现.实验结果表明,图片情感词典的加入使方案的准确率有所提高,特别在处理情感词表达不规范的样本方面具有一定优势.
情感分类、图片情感、机器学习、朴素贝叶斯
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TP391(计算技术、计算机技术)
福建省教育科学十三五规划课题FJJKCG20-402
2021-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
173-181
