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跟着Web2.0期间的到来,各类应酬网站渐渐兴盛,变成用户在互联网络上交谈的要害媒体。应酬网站爆发了洪量用户消息,比方:用户公布的状况、微博等应酬文本消息;用户心腹、关心、群组等应酬联系消息。应酬网站爆发的洪量消息蕴藏着洪量有价格的用户消息,如用户情绪、用户爱好、用户应酬联系等。所以洪量用户消息惹起了人文科学范围、计划机范围关系接洽者的关心,并渐渐变成接洽热门。在应酬网站爆发的洪量用户消息中以应酬文本消息最为要害,所以对应酬文本的发掘变成天然谈话处置范围新的接洽热门,同声它又是一项融洽了情绪学、社会联系学、消息检索、数据发掘、人为智能等多种本领的跨学科接洽课题。正文重要从情绪辨别及用户要害词索取两个上面举行应酬文本的发掘。对准华文应酬语言材料库不及的情景,创造了以新浪微博为原始语言材料的华文应酬文本语言材料库。正文提出了鉴于用户的微博情绪辨别,即对每个用户的微博举行情绪极性的辨别。对准微博消息特性,正文辨别从统计上面及语义上面安排了四个情绪特性,并运用扶助向量机举行正负情绪极性的分门别类。其余,正文提出了一种贯串潜伏语义领会及TextRank算法的用户要害词索取算法。开始经过潜伏语义领会赢得用语之间的语义联系,而后运用该语义联系举行文书档案图的建立,并对词举行排序,进而获得候选要害词列表。结果,正文贯串新浪微博API安排了情绪领会体例,实行对用户微博的及时索取及用户要害词的表露。
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