微博情感分析项目，2015年《自然语言处理高级专题》课程作业
1.将项目import到eclipse中，选择Main.java -> run as -> java application， 或者用命令行也行，该步会生成特征文件
2.切换到scripts目录，运行以下命令：
./gendata.sh && ./run.sh 1>log.txt 2>&1 &
在scripts/log.txt中可以复现本实验的全部结果。
新建一个class，实现FeatureExtractorInterface接口，并在FeatureExtractor类中setup调用registerExtractor进行注册即可。
先用bag-of-words feature训练一个gradient boosting tree模型作为baseline
再尝试用CNN + Hierarchical Softmax改进，后面这个相对复杂，效果不一定好，需要不断尝试。
| precision | recall | F-measure | |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.90 | 0.81 | 0.86 |
| 1 | 0.71 | 0.84 | 0.77 |
| avg | 0.83 | 0.82 | 0.83 |
| weibo-level | sentence-level | |
|---|---|---|
| with None | 0.91 | 0.955 |
| without None | 0.786 | 0.797 |
NLPCC14上有几个ppt：
基本**：用了bag of words特征，然后自己搞了个公式，算出每个词在情绪上的分布，送给普通的分类器。
A Novel Calibrated Label Ranking Based Method for Multiple Emotions Detection in Chinese Microblogs
基本**：这个是排名第一的系统，对emotion label去做ranking
Emotion Analysis in Chinese Weibo Texts(Tsinghua University)
基本**： 利用那些诸如😃的表情符号去做分类。