游客微博主题情感分析方法比较研究

刘思叶, 田原^†, 冯雨宁, 庄育龙

北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京100871

收稿日期:2017-05-05修回日期:2017-06-07出版日期:2018-07-20

基金资助:国家重点研发计划(2018YFB0505500, 2018YFB0505504)和测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金((16)重02)资助

Comparison of Tourist Thematic Sentiment Analysis Methods Based on Weibo Data

LIU Siye, TIAN Yuan^†, FENG Yuning, ZHUANG Yulong

Institute of Remote Sensing and Geographical Information System, Peking University, Beijing 100871

Received:2017-05-05Revised:2017-06-07Published:2018-07-20

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摘要/Abstract

摘要： 针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题, 基于机器学习方法, 开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础, 应用两种机器学习模型开展建模实验, 并分析不同特征对建模效果的影响。实验结果显示, 两种模型的建模效果良好, 适用于游客微博主题情感分析, 其中最大熵模型效果略优于支持向量机。研究还表明, 在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展, 可以提高模型的建模效果。
中图分类号:
-->F590

引用本文

刘思叶, 田原, 冯雨宁, 庄育龙. 游客微博主题情感分析方法比较研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2018, 54(4): 687-692.
LIU Siye, TIAN Yuan, FENG Yuning, ZHUANG Yulong. Comparison of Tourist Thematic Sentiment Analysis Methods Based on Weibo Data[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2018, 54(4): 687-692.





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