本篇论文研究的是基于情感主题的博客性别分类模型，这项研究可以应用于博客内容的性别预测。该研究重点在于探讨博客中的情感主题对性别分类的影响，以及如何通过自然语言处理技术来实现对博客性别的区分和预测。
在互联网的快速发展下，博客作为一种表达个人情感和分享信息的方式，已经普及开来。以新浪、网易、搜狐为代表的中国门户网站，以及Facebook、人人、朋友网等社交网络服务平台(SNS)都提供了博客空间，使得博客成为人们日常生活中不可或缺的一部分。博客内容通常由博主不定期更新，且内容一般按照时间倒序排列，便于读者阅读最新文章。
学术界对于博客的研究也逐渐增多，博客性别研究成为研究热点之一。通过对博客内容的性别分析，研究者可深入探究男性和女性在认知事件、信息分享和情感表达等方面的差异。例如，Carl J. Case等人通过对博客内容的语义分析、词汇分析和情感分析，研究男性和女性对事件的认知差异；Cory L. Armstrong等人探讨性别如何影响人们对博客内容的认知和信任；William Gauvin等人分析了MySpace上博文发布的特点。
在性别分类技术方面，已有研究者采用不同的方法来预测博客的性别。Xiang Yan等人利用朴素贝叶斯分类器来预测博主性别；而Bing Liu则提出了利用词性(POS)序列模板的方法进行性别预测。
本篇论文则提出了一个新的博客性别分类模型，该模型基于情感主题进行分类。模型的核心是通过LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型实现情感主题的提取。LDA模型是一种常用于文本挖掘和自然语言处理领域的主题模型，能够从大规模文档集合中提取主题信息。在该模型中，首先提出了一种基于LDA的情感词扩展方法，使用WordNet-Affect中定义的情感词汇以及对这些词汇进行扩展得到的新情感词汇，构建性别特定的情感主题。随后，通过筛选情感主题，选取那些有助于性别区分的主题，最后结合内部词典提供的性别计算公式，实现对博客性别的预测。
实验结果表明，相比于传统的性别分类方法，引入情感主题能够有效提升博客性别分类的准确度。这项研究不仅对于性别研究有一定的参考价值，同时也对自然语言处理和文本挖掘领域中情感分析的应用提供了新的思路和方法。
关键词中提及的自然语言处理是计算机科学和语言学领域交叉的一个分支，它涉及如何使计算机理解、解释和生成人类语言。博客性别分类则是自然语言处理中的一项具体应用，旨在通过分析博客文本内容，判断出博主的性别。LDA模型作为文本主题分析的重要工具，在这项研究中起到了关键作用，通过LDA模型，研究者能从博客文本中提取出隐藏的主题信息，这些信息对于性别分类尤为重要。
在作者简介中，我们可以了解到王昊是一名研究情感计算方向的研究生，而林鸿飞教授的研究方向则涵盖了搜索引擎、文本挖掘、情感计算和自然语言理解。这两位作者的研究背景与本论文的研究主题高度相关，为该研究的深入探索提供了理论和技术支持。
