一种基于词向量学习模型的微博中文情感词典构建方法

摘要

本发明公开了一种基于词向量学习模型的微博中文情感词典构建方法，包括：(1)针对当前微博数据的特征来获取相应的训练语料；(2)对训练语料进行数据预处理工作；(3)构造候选词典；(4)构造种子情感词典；(5)训练参数与配置的选取和定义；(6)训练词向量学习模型；(7)评估词向量学习模型训练结果；(8)迭代执行步骤(6)，直到所有参数遍历训练完毕；(9)选择最优评估结果的词向量；(10)训练词语级情感极性分类器；(11)应用词语级情感极性分类器并获取最终的目标情感词典。本发明设计了一个结合语义和情感信息的词向量学习模型，由此设计了面向微博的中文情感词典构建方法，可以提升获取中文情感词典的效率与质量。