通信学报

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面向热门话题的微博观点挖掘方法

张光磊，徐雅斌   

  1. 1. 北京信息科技大学 计算机学院，北京 100101；2. 北京信息科技大学 网络文化与数字传播北京市重点实验室，北京 100101
  • 出版日期:2014-11-25 发布日期:2014-12-17
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61370139)；网络文化与数字传播北京市重点实验室基金资助项目（ICDD201309）；北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划基金资助项目(IDHT20130519)

Opinion mining method on hot topic of micro?blog

  • Online:2014-11-25 Published:2014-12-17

摘要： 提出了一种微博热门话题的观点挖掘方法。首先通过句法依存关系模板和支持向量机(SVM)共同识别热门话题中的观点句，然后进一步通过词法关系和句法依存关系抽取观点词对，从而简明、清晰展现热门话题中的观点。最后通过实验证明了该方法的有效性。

Abstract: A method of opinion mining was argued in connection with hot topic of micro-blog. Firstly, opinion sentences are identified by syntactic dependencies templates and support vector machine (SVM). Secondly, the opinion words can be get in opinion sentences by syntactic dependencies and lexical relations, thus they can be displayed clearly. Finally, the experiment proves the effectiveness of this method.

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