1、在信息技術(shù)高速發(fā)展的今天,用戶需要面對大量的數(shù)據(jù),海量數(shù)據(jù)中蘊含用戶所需要的信息。微博作為一種新興的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,正在高速地發(fā)展,由于用戶眾多,在微博上人們大量參與討論的話題往往成為熱點話題,用戶針對話題發(fā)表的微博信息往往帶有主觀意味,本文以此為研究的出發(fā)點,為了獲取在微博下用戶對話題的輿情信息,對熱點話題類微博的情感分析任務(wù)進行了研究,具體的研究包括以下幾個方面:
　　首先,分析了熱點話題型微博的特點,討論了有監(jiān)督方法下,微博主客

2、觀分類、情感極性判別問題上分類器的選用以及特征的選擇。通過實驗發(fā)現(xiàn)在SVM分類器下,微博主客觀分類問題通過結(jié)合文本特征與非文本特征,文本特征采用χ2選擇,并利用微博的表情符,可以獲得最優(yōu)的性能。微博極性判別問題下結(jié)合詞匯級特征、語句級特征和表情符特征可以取得最好的性能。實驗結(jié)果證明了方法的有效性。
　　其次,針對目前熱點話題類微博下情感分析任務(wù)面臨標(biāo)注語料不足的問題。采用了半監(jiān)督的策略,使用直推式支撐向量機(TSVM)的方法,結(jié)合

3、大量未標(biāo)注數(shù)據(jù),在與有監(jiān)督方法相同的特征組合下,微博主客觀分類和情感極性判別的性能得到進一步提升,證明了方法的有效性。
　　再次,研究了熱點話題下微博評價對象的抽取策略。發(fā)現(xiàn)名詞、名詞短語以及微博的Hashtag占微博評價對象的絕大部分,同時面對抽取結(jié)果表達的多樣性,對評價對象進行了聚類研究,并給出相關(guān)評價,提煉了話題的評價角度。
　　最后,設(shè)計并實現(xiàn)了一個完整的基于熱點話題型微博的情感分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)有效地整合了本文所研究