中文微博的立场判别研究

分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》

刘勘 田宁梦 王宏宇 林荣蓉 王德民

摘要： [ 目的 / 意义 ] 提出一种以情感加权算法和朴 素贝叶斯算法为基础的组合分类模型（SWNB 模 型），旨在对中文微博话题的立场进行判别。[ 方法 / 过程 ] 该模型首先通过给定的复杂句模型对微博进 行简化，然后依据情感规则得到情感权值，提取微博中与话题相关的实体并进行优化，进而将微博分为包 含立场和未表明立场（NONE）两类；再对包含立场的微博提取特征词，利用朴素贝叶斯算法将其立场判 别为支持（FAVOR）或反对（AGAINST）。[ 结果 / 结论 ] 实验结果表明，本模型有较好的立场判别精度， 并能同时有效地处理中文复杂句式、话题相关评价对象以及上下文语境等复杂情形。

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