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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research on Sentiment Analysis of Online Public Opinion Based on Semantic

verfasst von : Zhengtao Jiang, Lu Liu

Erschienen in: Geo-Spatial Knowledge and Intelligence

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In this paper, we combine the traditional analysis method based on sentiment dictionary and two kinds of text sentiment based on semantic pattern. We then propose an improved text sentiment analysis technology, including constructing an emotional dictionary, and designing 4 kinds of calculation rules based on dependency syntax and 3 kinds of calculation rules based on complex sentences. Finally, we construct the emotional semantic relation tree to calculate the value of text sentiment. Experimental results show that the accuracy rate, recall rate and F-measure of our method are significantly better than traditional algorithms.

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Literatur
1.
Bo, P., Li, L., Vaithyanathan, S.: Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques. In: Acl-2002 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 79–86. Association for Computational Linguistics (2002)
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Whitelaw, C., Garg, N., Argamon, S.: Using appraisal groups for sentiment analysis. In: ACM International Conference on Information and Knowledge Management, pp. 625–631. ACM (2005)
3.
He, F.Y.: Orientation analysis for Chinese blog text based on semantic comprehension. Comput. Appl. 31(8), 2130–2137 (2011)
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Feng, S., Fu, Y.C., Yang, F., Wang, D.L.: Blog sentiment orientation analysis based on dependency parsing. J. Comput. Res, Dev. 11(49), 2395–2406 (2012)
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6.
Yang, P., Tao, L.I., Zhao, K.: Quantitative method for analyzing public opinions on internet. Appl. Res. Comput. 3(26), 1065–1066 (2009)
Metadaten
Titel
Research on Sentiment Analysis of Online Public Opinion Based on Semantic
verfasst von
Zhengtao Jiang
Lu Liu
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
Buch
Geo-Spatial Knowledge and Intelligence

Print ISBN: 978-981-13-0895-6

Electronic ISBN: 978-981-13-0896-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-0896-3_31