社交媒体是人们用来创作、分享、交流意见、观点及经验 的网络平台。社交媒体已经涉及到现代人生活的方方面面, 成为信息传播和维系社会关系的重要渠道。而文本是社交 媒体交流的主要载体。

情感分析是一种重要的信息组织方式,研究的目标是自动挖掘 和分析文本中的立场、观点、看法、情绪和喜恶等主观信息。 其一般的研究框架包含情感抽取、分类、检索与归纳等任务。

主要内容

  • 一、情感词向量构建
  • 二、情感分类
  • 三、深层情感分析
  • 四、情感分析应用

作者介绍: 王伟平,博士,主要研究方向:数据库、海量数据处理。分别于1997年、2001年和2006年获得哈尔滨工业大学计算机科学与工程学院学士、硕士和博士学位。2002年7月至9月在香港理工大学访问学习,2005年7月至12月在新加坡国立大学访问学习。2007年6月至今,在高性能计算机研究开发中心工作,任并行数据组项目组长。负责国家自然科学基金青年基金项目、国家信息安全专项项目、国家242信息安全计划项目多项,发表论文20余篇。曾获得2004年度国家科技进步二等奖(排名第9),2008年度计算所优秀员工,2008年入选计算所“百星计划”。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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