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2。6 本章小结 8

3 基于机器学习的情绪分类 9

3。1 单策略情绪分类 9

3。1 多策略情绪分类 9

3。3 实验结果以及实验分析 11

3。4 本章小结 12

4 规则方法联合机器学习方法 13

4。1 CSR 简介 13

4。2 CSR 挖掘 14

4。3 情绪分类 15

4。4 实验结果以及实验分析 15

4。5 本章小结 15

结论 17

致谢 18

参考文献 19

1 绪论

本章首先陈述了课题的研究背景和研究意义，接着陈述了情绪分类研究的现状，最后陈 述了课题研究的内容和本文的结构。

1。1 研究背景

微博是当今人们分享与传播信息的重要平台，它允许用户交换信息，如文本，链接，图 片或视频。人们可以很方便地通过移动设备客户端、Web 界面或其他第三方应用程序发布消 息到微博上，用以描述正在发生的事情，传达自己的心情，或者是评论热点事件。论文网

微博提供了一种有效、即时的信息传播和消费的媒介，它可以被看作是信息的动力之源， 因为它能够使个人、企业、政府机构能够随时了解“正在发生什么”。不同于其他媒体来源， 微博消息可以提供任何类型事件及时地、细粒度的信息，例如个人视角、社会信息、会话方 面、情绪反应、有争议的观点。

分析这种丰富、持续、用户生成的内容流可以产生非常有价值的信息，这些信息使得用 户和组织能够获取有用的知识，这给自然语言处理研究带来了新的挑战和机遇。其中，对微 博中所蕴含的情绪进行分析已成为一个热点。

1。2 研究意义

由于微博的便捷性、即时性、易用性，人们越来越喜欢通过微博表达自己的观点和真实 的情绪，例如对某商品的评价，对热点事件的看法，微博成为了广大人民群众的麦克风。对 海量微博文本中的情绪进行分析可以进行广泛地应用，比如以下几个方面：

（1）社会安定 人们可以自由地在微博上发布消息，对事件进行评价。对于微博中引起大量负面情绪的

事件，如果相关部门不及时进行处理，这些事件将会引起群众的恐慌以及社会的动荡。因此， 对微博文本的情绪分析可以帮助政府了解民众的总体情绪状态，进行舆情监控以及舆情处理， 从而建立更好的官民互动渠道。它也可以用于犯罪预测和监视恐怖活动，从而促进社会安定。

（2）商业竞争 公司正在越来越多地使用微博宣传和推荐产品、品牌、服务，建立并维护名誉，人们也

会在微博上发表他们对某件商品的评价以及喜恶。分析用户或者是它们的竞争对手对他们产 品的情绪状态，有利于公司及时发现问题，了解用户喜好以及需求，迅速作出进行调整策略， 以提高公司形象，增强公司的竞争能力。 (责任编辑：qin)