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使用情緒分析於公眾行為預測之研究

為了解決NBA All-Star rosters的問題，作者陳岳群 這樣論述：

近年來社群媒體盛行蔚為風潮，情感分析(Sentiment Analysis, SA)逐漸成為新興研究的趨勢之一，其研究成果及應用的價值也受到越來越多人的重視與肯定，本研究之重點先探討情感分析應用在預測的可行性，再行建置透過語言模型來改善中文情緒分類的系統。首先是透過Twitter用戶所發表文章的情緒，來預測NBA舉辦明年度東西區明星選拔賽的最終入選名單，並使用Tweenator情感探測工具來標記每一篇文章正負面情緒，透過觀察所發表文章數量與正面情緒比率二種面向的資料來比對實際票選的結果，從實驗結果證明情感分析的技術應用在公眾票選上，確實可以達到預測的效果。其次是如何有效地提升中文情感分類的準

確率來達成對意見傾向更精確的判讀，本研究採用微網誌社群網站Plurk上的訊息內容來探討對中文語句的情感分析，藉由CKIP之組合式語言模型來改善貝式分類器學習的情感分類效果，從實驗結果得證，經由Bigram、CKIP及CKIP組合式三種語言模型來觀察分類結果，在不同數量的訓練資料集中皆為CKIP組合式模型的分類效果較佳。