作者：邵帅; 刘学军; 李斌情感分析倾向性分析关键句依存句法分析观点挖掘
摘要：针对微博的情感倾向分析，提出了一种基于关键句分析的微博情感倾向性分析方法SOAS(sentiment orientation analysis based on key sentence analysis)，实现了从句子级到文档级的情感分析。首先，利用关键句抽取算法得到微博关键句，关键句抽取主要考虑位置属性、关键词属性和词频句子频特征这三类属性；之后，结合依存句法分析提出了影响情感倾向的七种词性搭配，并针对这七种搭配给出了六种情感计算规则，计算关键句的情感倾向值；最后，以关键句得分为权重，对所有关键句的情感倾向值加权求和得到微博的情感倾向。实现结果表明，基于关键句分析的微博情感倾向算法的情感分析，比同类算法的准确率高出了10.55%，提高了情感分析的准确率，具有高效性。
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