基于微博文本的情感分析研究任务书

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

能够抓取指定微博下的评论，对每一条微博的中文文本进行基于情感词典的情感分析。接着，综合微博文本中包含的表情、标点和转折词并结合中文文本的情感倾向值，按照一定的权值计算出综合的情感倾向值。最后，对比人工标注的语料，计算两种方法的准确率，得出第二种方法的准确率高。

2. 实验内容和要求

1.收集微博评论语料

2.文本预处理（情感词典准备，分词）

3.微博文本情感分类和标注

3. 参考文献

[1]吴金源,冀俊忠,赵学武.基于特征选择技术的情感词权重计算[j].北京工业大学学报,2016(01):148-157.

[2]陈思.微博文本情感分类研究[d].吉林大学工程硕士学位论文,2016.

[3]徐小龙.中文文本情感分析方法研究[j].电脑知识与技术,2018,14(02):149-151.

4. 毕业设计（论文）计划

2018.02.20-2018.03.17，学习python和查找资料；

2018.03.18-2018.04.14，完成基本的功能模块，能够计算出中文文本的情感倾向值；

2018.04.15-2018.04.30，设计了窗体界面，综合文本中的表情等元素，设计出准确率更高的分析方法并进行功能整合；