基于社交理论的短文本情感分析是文本情感分析的重要课题之一。目前短文本的情感研究只发现了用户之间简单的朋友关系,未能对用户之间情感的传播性进行更为深入的挖掘。针对上述问题,构建了一种新的情感计分方法(statistics emotional lexicon method,SELM),按照用户粉丝数量的多少,将用户分为明星用户和普通用户,并结合当前用户关注的其他用户数量与该用户粉丝数量的比值,计算出一个社交关系影响分数,用该影响分数和SentiWordNet情感词典一起为推特短文本计算情感得分。同时,改进处理噪声和短文本的社会学方法(sociological approach to handling noisy and short texts,SANT),提出增强型SANT(ESANT)模型。与SANT不同的是,在对"信息-信息关系"建模时,增强了用户之间的社交关系,以表示更为深层次的情感传播性。在训练ESANT模型过程中,采用合成少数类的过抽样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)解决实验数据集上类别失衡问题。最后,使用SELM计分方法将数据集进行划分,重新训练ESANT模型。实验证明,结合SELM计分方法和ESANT模型能提升情感分类的效果。
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