基于图排序模型的微博观点信息识别

来源：计算机科学与探索杂志2018年第2期北京时间：

作者：张绍武，刘华丽，杨亮，邵华，林鸿飞

单位：大连理工大学 计算机科学与技术学院，辽宁 大连 116024

摘要：随着在线社交网络的爆炸式增长，微博已成为人们发表观点和表达情绪的重要平台。微博不仅可以反映用户的观点，还可以通过转发方式等传递观点，进而影响其他用户的观点。然而，微博以其简短、口语化等特点，给识别观点带来了新的挑战。仅仅基于文本进行观点分析的传统方法在分析微博观点倾向时，效果并不理想。为解决此问题，提出了一种基于图排序模型的微博观点信息识别算法。首先，利用布尔模型表示微博文本，并用逻辑回归进行观点分析获得伪标签；然后，利用上下文关系构建微博关系图，并利用受限玻尔兹曼机抽取高维特征；最后，基于图排序模型识别微博观点信息。实验结果表明，该算法能有效地对微博观点进行识别。

关键词：微博,观点识别,图排序,受限玻尔兹曼机