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中文微博的大數(shù)據(jù)、指數(shù)傳播和跨媒體等特性，決定了依托人工方式監(jiān)控和處理中文微博是不現(xiàn)實的，迫切需要依托計算機(jī)開展中文微博情感自動分析研究．該項研究可分為3個任務(wù)：中文微博觀點(diǎn)句識別、情感傾向性分類和情感要素抽?。疄橥瓿缮鲜鋈蝿?wù)，研制了一個評測系統(tǒng)：通過構(gòu)建多級詞庫、制定成詞規(guī)則、開展串頻統(tǒng)計等給出一種基于規(guī)則和統(tǒng)計的新詞識別方法，在情感詞和評價對象的依存模式的基礎(chǔ)上給出基于詞語特征的觀點(diǎn)句識別算法；以詞序流表示文本的LDA-Collocation模型，采用吉布斯抽樣法推導(dǎo)了算法，實現(xiàn)中文微博情感傾向性自動分類；針對中文微博情感要素抽取召回率較低的問題，利用依存關(guān)系分析理論。按主語類和賓語類把依存模式分為兩類，建立了6個優(yōu)先級的評價對象和情感詞匯的依存模式，通過評價對象歸并算法實現(xiàn)計算機(jī)自動抽取情感要素．實驗包括兩個部分：一是參加NLP&CC2012的公開評測，所提方法在微博觀點(diǎn)句識別任務(wù)中的準(zhǔn)確率為第2，在中文微博情感要素抽取任務(wù)中的準(zhǔn)確率和F值均為第2，驗證了該算法的實用性；二是在分析公開評測結(jié)果的基礎(chǔ)上，分別比較了參加公開評測的各類算法在處理中文微博情感分析時的效率，給出了相關(guān)結(jié)論，
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