摘要
文本结构、使用的语言以及语言特点对情感分析所使用的技术和模型有很大的影响。社交媒体文本属于半结构化或非结构化文本,特别是以Twitter、微博为代表的社交媒体平台用户生成的信息。通过研究社交媒体用户心理健康情感表达的语言特点,为社交媒体用户情感分析框架的构建奠定了基础。本文对目前社交媒体情感分类技术以及情感主题识别技术进行了归纳,并对已有技术的优缺点做了分析。基于社交媒体用户情感表达的语言特点和不同的情感分析技术的适用范围,选择和构建适当的情感分析模型完成心理健康中负性情感识别以及心理健康情感主题的识别任务。
作者简介
魏蕾如: 河南信阳人,1983年1月出生,2017年12月毕业于武汉大学信息管理学院,获得管理学博士学位,现为郑州轻工业大学讲师。主要研究方向为社交媒体数据挖掘、在线评论情感分析。主持在研教育部人文社会科学青年基金项目1项、河南省重点研发与推广专项项目1项、河南省教育厅人文社会科学研究项目1项。参与国家自然科学基金项目1项、省部级项目多项,发表学术论文10余篇。
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