基于情绪激励度的情绪词加权方法

　　在不同的上下文中，情绪词对情绪的激励程度会发生变化。现有情绪词典中大多数只标注了情绪词的情绪类别而未涉及情绪词的激励度。在极少数标注情绪强度的词典中，所标注的强度未考虑上下文的影响。提出一种根据上下文形成的情境评估情绪词对情绪的激励程度并据此对情绪词加权的方法。通过比较情绪词的共现模式与自身情绪类的分布模式计算情绪词的激励程度。然后根据激励程度计算情绪词的情绪权重并将其用于微博情绪识别。实验结果表明，与现有词典中的情绪强度相比，本文方法计算的情绪权重更准确地描述了情绪词在语料中表达的情绪，有效地提高了情绪分析的精度。并且本文方法还能够有效综合多个词典的优势，进一步提高微博情绪分析的准确率。