21、基于物联网的普适情感分析：细粒度文本处理

基于物联网的普适情感分析：细粒度文本处理

1. 引言

随着微博等社交媒体的迅速发展，人们分享观点和情感的方式发生了巨大变化。物联网（IoT）行业也在利用大数据情感分类来改进传感器集成信息处理系统。情感分析作为文本挖掘和自然语言处理的子领域，旨在分析公众对各种实体的情感。然而，社交媒体上的文本通常是非正式和嘈杂的，直接进行情感分析具有挑战性，因此需要进行有效的预处理。

2. 数据预处理步骤

数据预处理是情感分析和意见挖掘的关键步骤，主要包括以下几个方面：
- 词干提取和词形还原 ：社交网络用户发布内容时往往不注重语法、拼写和形态，为了从公开文本中获取有用信息，需要将所有屈折形式转换为基本形式和词根形式。
- 词干提取 ：将屈折形式转换为词根形式，例如“automatic”和“automatically”转换为“automate”。其操作速度快，但准确性相对较低。可以使用Python NLTK中的Porter和Lancaster算法进行词干提取。
- 词形还原 ：借助额外的词典将屈折形式转换为基本形式，性能优于词干提取。在本研究中，使用Porter词干提取器和WordNet词形还原器将提取的所有标记转换为词根和基本形式。
- 词性标注 ：这是框架中最重要的阶段，为提取的无噪声文本标注适当的语法标签。通过Python自然语言工具包为每个标记分配词性标签，并通过SentiWordNet（SWN）进行交叉验证。SWN是一个公开可用的资源，用于语义定向、标记和情感评分。
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