作者：杨志自然语言处理情感分类微博机器学习特征选取特征项权重
摘要：随着互联网自媒体的兴起，越来越多的藏族人开始使用微博，并在其发表自己的观点和看法，与微博相关的藏文信息处理研究随之得到了学术层面的广泛关注。本文根据藏文微博的行文特征，提出了基于词典与机器学习算法多特征融合的藏文情感分类方法。在特征选择方面，运用藏汉情感词、表情符号等作为特征项。实验发现由于所构建的情感词典覆盖率不够髙导致分类效果不太理想。为了优化实验结果，本文引入了信息增益特征选择的措施，实验显示该措施完全较人工选择特征方法的分类结果有较大的提高。针对特定领域，实验证明融合后的分类效果有了一定程度的提升。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
