【优博微展2017】吴方照：网络文本情感分类关键问题研究

吴方照：2017年清华大学优秀博士学位论文二等奖获得者

网络文本情感分类关键问题研究

Research on Key Problems of Web Text Sentiment Classification

作    者：吴方照

指导教师：黄永峰

培养院系：电子工程系

学    科：信息与通信工程

读博感言：读博五年，收获很多，感恩导师，感谢清华。

研究背景/选题意义/研究价值

随着社交媒体等 Web 2.0 网站的流行，越来越多的网络用户选择在互联网上发布文本内容来表达和分享自己对于各种事物的观点。分析海量网络文本中的情感信息对于舆情分析、品牌调查、购物决策等应用都具有重要的价值。

主要研究内容

主要创新点

1、提出了一种中文微博情感词典构建方法，设计了一种中文网络新词的检测算法。

2、提出了一种基于多领域协同的情感分类方法。

3、提出了一种基于多层次上下文情感信息的情感领域迁移方法。

4、提出了一种用户个性化的微博文本情感分类方法。

代表性学术发表

[1] Fangzhao Wu, Zhigang Yuan, YongfengHuang. Collaboratively Training Sentiment Classifiers for Multiple Domains. TKDE 29:1370-1383 (2017).

[2] Fangzhao Wu, YangqiuSong, YongfengHuang. Microblog Sentiment Classification with Heterogeneous Sentiment Knowledge. Information Sciences 373: 149-164 (2016).

[3] Fangzhao Wu, YongfengHuang, et al. Towards Building a High-Quality Microblog-Specific Chinese Sentiment Lexicon. Decision Support Systems 87: 39-49 (2016).

[4] Fangzhao Wu, YongfengHuang. Personalized Microblog Sentiment Classification via Multi-Task Learning. AAAI 2016: 3059-3065. 

编辑：清华大学研究生院  周明坤  严颖巧