技术特征：
技术总结
本发明涉及自然语言处理领域，提出了一种基于社会媒体的多层级情感分析方法，旨在解决社会媒体中文章灵活多变，训练数据缺失，难以在有限数据集上取得满意的情感分类效果的问题。该方法包括：获取待进行情感分析的社会媒体的文本信息；对上述文本信息进行情感特征分析，根据情感特征分析结果确定上述文本信息的情感。对于来自社会媒体的文章，从词语和篇章两个层级进行优化处理。在词语层级上，进行泛化情感词抽取，以自动化扩充领域词典；在篇章层级上，设计自学习机制，以自动扩充训练样本。本发明实现了对从词和篇章两个层级切入，对社会媒体情感分析中的情感词典和分析模型进行优化。
技术研发人员：曾大军;郑晓龙;何赛克;张曈
受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所
技术研发日：2018.04.13
技术公布日：2018.11.13