本文作者：孙晓；叶嘉麒；龙润田；任福继；成功正常投稿发表论文到《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引入神经网络语言模型和语义向量,结合心理学、情感计算领域相关知识,采用心理学PAD连续维度情感描述模型作为文本情感分析量化的基础,对微博文本所蕴含的情感状态进行分析研究,以获得更加精确的情感分析结果,达到情感分析的目的。同时实现了从个性角度的微博文本情感的可计算性。实验表明,所述方法能较好地提高微博文本情感分析的准确性和精确度,在不同主题不同情感特征中均能够得到很好的应用。
【论文正文预览】：0引言微博(Microblog)作为数字信息时代的产物,是一种新兴的依靠社交网络的信息传播平台。用户在微博中可公开发布140字以内的实时文本信息,并允许任何人阅读或者只能由用户选择的群组阅读。目前来看,这些信息可以通过包括短信、IM客户端、手机、API接口等多种途径进行传递。
【文章分类号】：TP391.1
【稿件关键词】：情感词PAD情感模型情感量化中文微博情感分析
【参考文献】:

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• 王根;赵军;;中文褒贬义词语倾向性的分析[A];第三届学生计算语言学研讨会论文集[C];2006年
• 王素格;基于Web的评论文本情感分类问题研究[D];上海大学;2008年

【稿件标题】：【微博词典】基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析
【作者单位】：合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室;加州理工学院工程与应用科学学院计算机与数学科学系;
【发表期刊期数】：《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期
【期刊简介】：0......更多山西大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/12843/)投稿信息
【版权所有人】：孙晓；叶嘉麒；龙润田；任福继；

更多自然类论文详细信息: 【微博词典】基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析
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