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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (7): 61-72     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.0516
  首届"数据分析与知识发现"学术研讨会专辑(I) 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于微博的细粒度情感分析
敦欣卉1, 张云秋1(), 杨铠西2
1吉林大学公共卫生学院 长春 130021
2大连理工大学中日国际信息与软件学院 大连 116620
Fine-grained Sentiment Analysis Based on Weibo
Dun Xinhui1, Zhang Yunqiu1(), Yang Kaixi2
1School of Public Health, Jilin University, Changchun 130021, China
2International School of Information Science & Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116620, China
全文: PDF (1622 KB)   HTML ( 10
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】对微博进行细粒度情感分析, 将情感分为8类, 并计算其情感强度值, 从而尽可能还原微博用户情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表, 在大连理工大学情感词汇本体DUTIR的7类情感基础上, 丰富一类情感“疑”, 并利用点互信息法构建表情符号词典, 还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响, 利用Python从新浪微博上获取数据, 并用R语言的jiebaR包进行分词, 对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到微博用户对于糖尿病7类常用药物的8类情感占比及情感强度, 并通过正确率、召回率、F值对结果进行验证, 其中“怒”和“哀”的正确率最高, 分别为85.73%和83.05%, 而“乐”和“好”的召回率与F值均最高, 为81%以上。本文新增情感“疑”的正确率、召回率、F值分别为77.33%、78.58%、77.95%, 均值在8类情感中排名前列, 说明其情感识别较好。【局限】由于本文依赖于情感词典进行情感分析, 因此为了更好的分析结果, 情感词典仍需进一步完善。【结论】本方法具有较高的识别率和可靠性, 能够更好地对微博上的情感分类进行细粒度分析。

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作者相关文章
敦欣卉
张云秋
杨铠西
关键词 微博细粒度情感分析药物    
Abstract

[Objective] This paper conducts a fine-grained sentiment analysis of Weibo posts by dividing the sentiments into eight categories and calculating their intensity values. [Methods] First, we analyzed the Weibo corpus to construct the question word list. Besides the seven sentiments defined by DUTIR, we added “suspected” to the list. Then, we used the Pointwise Mutual Information method, the impacts of negative words and the degree adverbs to construct the expression symbol dictionary. We employed Python to retrieve the needed data from Weibo, and applied the jiebaR package to segment the words. Finally, we classified the sentiments and calculated their intensity. [Results] We got the proportion of eight sentiment categories and sentiment intensity of commonly used drugs for diabetes. The Precision values of “angry” and “sad” were the highest (85.73% and 83.05%), while the Recall and F values of “happy” and “like” were the highest (more than 81%). The Precision, Recall and F values of “suspected” were 77.33%, 78.58% and 77.95% respectively. [Limitations] The sentiment dictionary needs to be expanded. [Conclusions] The proposed model could analyze the sentiment of Weibo Posts more effectively than traditional methods.

Key wordsMicroblog    Fine-grained Sentiment Analysis    Drug
收稿日期: 2017-05-31      出版日期: 2017-07-26
ZTFLH:  TP393  
引用本文:   
敦欣卉, 张云秋, 杨铠西. 基于微博的细粒度情感分析[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 61-72.
Dun Xinhui,Zhang Yunqiu,Yang Kaixi. Fine-grained Sentiment Analysis Based on Weibo. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(7): 61-72.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.0516      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I7/61
  微博情感分析流程
词语 词性种类 词义数 词义序号 情感分类 强度 极性 辅助情感分类 强度 极性
无所畏惧 idiom 1 1 PH 7 1
手头紧 idiom 1 1 NE 7 0
周到 adj 1 1 PH 5 1
言过其实 idiom 1 1 NN 5 -1
  情感词汇本体格式举例
编号 情感大类 情感类 例词
1 快乐(PA) 喜悦、欢喜、笑眯眯、欢天喜地
2 安心(PE) 踏实、宽心、定心丸、问心无愧
3 尊敬(PD) 恭敬、敬爱、毕恭毕敬、肃然起敬
4 赞扬(PH) 英俊、优秀、通情达理、实事求是
5 相信(PG) 信任、信赖、可靠、毋庸置疑
6 喜爱(PB) 倾慕、宝贝、一见钟情、爱不释手
7 祝愿(PK) 渴望、保佑、福寿绵长、万寿无疆
8 愤怒(NA) 气愤、恼火、大发雷霆、七窍生烟
9 悲伤(NB) 忧伤、悲苦、心如刀割、悲痛欲绝
10 失望(NJ) 憾事、绝望、灰心丧气、心灰意冷
11 疚(NH) 内疚、忏悔、过意不去、问心有愧
12 思(PF) 思念、相思、牵肠挂肚、朝思暮想
13 慌(NI) 慌张、心慌、不知所措、手忙脚乱
14 恐惧(NC) 胆怯、害怕、担惊受怕、胆颤心惊
15 羞(NG) 害羞、害臊、面红耳赤、无地自容
16 烦闷(NE) 憋闷、烦躁、心烦意乱、自寻烦恼
17 憎恶(ND) 反感、可耻、恨之入骨、深恶痛绝
18 贬责(NN) 呆板、虚荣、杂乱无章、心狠手辣
19 妒忌(NK) 眼红、吃醋、醋坛子、嫉贤妒能
20 怀疑(NL) 多心、生疑、将信将疑、疑神疑鬼
21 惊奇(PC) 奇怪、奇迹、大吃一惊、瞠目结舌
  情感分类
序号 疑问词 强度值 极性值
1 哪儿、哪里、怎么样、怎么着、如何、为什么、难道、'呢?'、'吧?'、'啊?'、啥、为何、怎么办、哪些、问题、请问、为神马、神马情况、为啥、干嘛、能否、何时、求问 7 1
2 谁、何、什么、神马、几时、怎么、怎的、怎样、岂、何尝、吗、么、多大、有没有、会不会、好不好、能不能、可不可以、行不行 5 1
3 几、多少、怎、难怪、反倒、何必、你知道 3 1
4 居然、竟然、究竟 1 1
  疑问词词表
序号 程度副词 强度值
1 极、极为、极其、透顶、极端、顶、最、最为、绝顶、无比 2
2 多、很、非常、甚至、十分、太、分外、特别、万分、尤其、真、格外、何等、过于、多么、更加、更为、更、越加、越发、愈加、愈、相当、好 1.5
3 颇、挺、比较、较、较为、较比 1.2
4 怪、有点、有点儿、有些、稍、稍稍、稍微、稍许、少许、略、略微 0.5
  程度副词词表
否定词
白白、甭、别、并非、不、不必、不曾、不可、不要、不用、从不、从未、非、毫不、毫无、何必、何曾、何尝、何须、决不、绝不、绝非、绝无、没、没有、莫、难以、切勿、尚未、徒、徒然、枉、未、未必、未曾、未尝、未有、无从、无须、无庸、毋须、毋庸、勿
  否定词词表
表情符号 情感分类 表情符号 情感分类
[doge] 8 [抱抱] 2
[喵喵] 1 [坏笑] 1
[二哈] 1 [舔屏] 2
[打脸] 4 [污] 1
[哆啦A梦笑] 1 [允悲] 4
[哆啦A梦汗] 7 [笑而不语] 1
[话筒] 2 [费解] 8
[哆啦A梦开心] 1 [憧憬] 2
[笑cry] 1 [并不简单] 2
[摊手] 8 [微笑] 1
  表情符号词典(部分)
情感分类 表情符号 数量
[微笑][哈哈][偷笑][太开心] 32
[爱你][亲亲][鼓掌][心] 31
[怒][抓狂][怒骂] 9
[允悲][委屈][失望][悲伤] 14
[害羞][哆啦A梦害怕][羞嗒嗒] 8
[坏笑][挖鼻][闭嘴][鄙视] 8
[吃惊][惊恐] 5
[费解][疑问] 6
总计 113
  表情符号词典情况
序号 类型 示例
1 仅含情感词 热情
2 否定词+情感词 不 热情
3 程度副词+情感词 太 热情
4 否定词+程度副词+情感词 不 太 热情
5 程度副词+否定词+情感词 太 不 热情
6 否定词+否定词+情感词 没有 不 热情
  含情感词的组合模式[32]
种类 名称 数量 总计
双胍类口服降糖药 二甲双胍 248 353
格华止、美迪康 105
磺脲类口服降糖药 格列吡嗪 119 166
瑞易宁 47
非磺脲类口服降糖药 瑞格列奈 162 203
诺和龙 41
α葡萄糖苷酶抑制剂 阿卡波糖 172 260
拜糖平 88
胰岛素增敏剂 罗格列酮 61 205
文迪雅 144
DPP-4抑制剂 西格列汀 186 305
捷诺维 119
复方制剂 消渴丸 212 212
总计 1 704
  药品数据
  2型糖尿病7类药物情感分析
(注: ①条数=清洗后微博条数-情感值为0条数; ②均值指的是情感强度均值, 计算方式为分/条数; ③百分比为各情感分值占总情感值的百分比。)
  7类药物情感倾向分布
序号 特征词 词频 序号 特征词 词频
1 糖尿病 145 10 服药 29
2 患者 121 11 第一口 28
3 服用 89 12 餐前 26
4 治疗 84 13 餐后 25
5 降糖药 76 14 用药 25
6 胰岛素 59 15 长生不老 21
7 口服 55 16 副作用 20
8 低血糖 50 17 首例 20
9 餐后血糖 35
  高频特征词表
  高频特征情感分布比例
情感类别 Precision Recall F
79.00% 83.15% 81.02%
77.18% 85.56% 81.15%
85.73% 38.83% 53.45%
83.05% 35.65% 49.89%
53.42% 47.12% 50.07%
64.67% 66.96% 65.80%
54.58% 33.37% 41.42%
77.33% 78.58% 77.95%
  实验性能评估分析
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