Resumen

El desarrollo y la popularidad de los microblogs han convertido el análisis de sentimientos de los tweets y Weibo en un importante campo de investigación. Sin embargo, las características de los mensajes de microblog plantean un reto para el análisis y la minería de sentimientos. Los enfoques existentes se centran principalmente en el contenido del mensaje y la información contextual. En este artículo, proponemos un novedoso marco de análisis de sentimientos de microblogs que incorpora el factor de la relación social interactiva en el enfoque basado en el contenido. Explorando la relación interactiva en la red social basada en los mensajes publicados, construimos un modelo social interactivo para representar el comportamiento de oposición o aceptación. Basándonos en el modelo de relación interactiva, se puede deducir e identificar el sentimiento de los mensajes de microblog con términos de emoción dispersos, y se puede aliviar hasta cierto punto la incertidumbre del sentimiento. Posteriormente, transformamos el problema de clasificación en un problema de optimización. Los resultados experimentales sobre el conjunto de datos de Weibo indican que el método propuesto puede superar a los métodos de referencia.

• Materias:Ingeniería electrónica Sensores Redes Inalámbricas Tecnología de sensores Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering sensors Wireless Networks Sensor technology Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:mensaje de microblog, análisis de sentimientos, novedoso marco de análisis de sentimientos de microblog, factor de relación social interactiva, conjunto de datos de weibo, importante campo de investigación, modelo de relación interactiva, modelo social interactivo, términos de emoción dispersos, resultados experimentales
• Keywords:microblog message, sentiment analysis, novel microblog sentiment analysis framework, social interactive relationship factor, weibo data set, important research field, interactive relationship model, social interactive model, sparse emotion terms, experimental results