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数字沉浸式场景下旅游者情感词典建构 被引量:4
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作者 伍蕾 胡佳 伍蓓 《旅游学刊》 北大核心 2025年第2期74-89,共16页
情感贯穿于旅游活动的始终,是旅游研究中不可忽视的一个重要议题。数字沉浸式场景推进了文化和旅游深层内涵(沉浸体验/消费升级)与内容禀赋(数字文明/文化传续)的价值融凝,情感体验成为其发展中的题中之义。尽管已有研究揭示了旅游者情... 情感贯穿于旅游活动的始终,是旅游研究中不可忽视的一个重要议题。数字沉浸式场景推进了文化和旅游深层内涵(沉浸体验/消费升级)与内容禀赋(数字文明/文化传续)的价值融凝,情感体验成为其发展中的题中之义。尽管已有研究揭示了旅游者情感体验的内涵、特征、效应、应用等,但均集中在旅游者情感体验的关联领域而非本体领域。基于此,该研究通过结合训练语料库和深度网络学习两种方法,建立情感数据库,标注情绪,通过Word2vec、TF-IDF、SO-PMI模型提取反映情感态度倾向的特征词,映射旅游者情感状态;利用情感本体库分类树方法筛选和归纳形成情感词典;再依据情感词典内部特征,建构数字沉浸式场景下旅游者情感体验交互矩阵。研究发现:1)所构词典较好地反映了数字沉浸式场景特色词汇,具有较高情感识别度,能有效提高情感分析任务的性能;2)能够明晰数字沉浸式场景下旅游者情感体验特征,一方面,积极和消极情感体验因素结合形成“乐”“好”“怒”“哀”“恶”“惧”“惊”7类情感簇群,另一方面,从旅游者情感体验的发生缘由、表现形式和作用结果衍生出场景架构、情感倾向、价值取向3个层面场景情感体验特征,并呈现出“初评价-次评价-再评价”的情感认知表现;3)“三横四纵”数字沉浸式场景下旅游者情感体验交互矩阵,探索和揭示了场景与旅游者之间的情感联动和运行机制。研究结果不仅为提升数字沉浸式场景下旅游者情感体验质量指明了发展方向,而且为数字沉浸式场景的设计与呈现、人文精神传播与创意营销提供了实践指导。 展开更多
关键词 数字沉浸式场景 旅游者情感体验 情感词典 情感数据库
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Construction of unsupervised sentiment classifier on idioms resources 被引量:2
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作者 谢松县 王挺 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第4期1376-1384,共9页
Sentiment analysis is the computational study of how opinions, attitudes, emotions, and perspectives are expressed in language, and has been the important task of natural language processing. Sentiment analysis is hig... Sentiment analysis is the computational study of how opinions, attitudes, emotions, and perspectives are expressed in language, and has been the important task of natural language processing. Sentiment analysis is highly valuable for both research and practical applications. The focuses were put on the difficulties in the construction of sentiment classifiers which normally need tremendous labeled domain training data, and a novel unsupervised framework was proposed to make use of the Chinese idiom resources to develop a general sentiment classifier. Furthermore, the domain adaption of general sentiment classifier was improved by taking the general classifier as the base of a self-training procedure to get a domain self-training sentiment classifier. To validate the effect of the unsupervised framework, several experiments were carried out on publicly available Chinese online reviews dataset. The experiments show that the proposed framework is effective and achieves encouraging results. Specifically, the general classifier outperforms two baselines(a Na?ve 50% baseline and a cross-domain classifier), and the bootstrapping self-training classifier approximates the upper bound domain-specific classifier with the lowest accuracy of 81.5%, but the performance is more stable and the framework needs no labeled training dataset. 展开更多
关键词 sentiment analysis sentiment classification bootstrapping idioms general classifier domain-specific classifier
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基于改进TF-IDF与BERT的领域情感词典构建方法 被引量:7
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作者 蒋昊达 赵春蕾 +1 位作者 陈瀚 王春东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期150-158,共9页
领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于... 领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)与BERT的领域情感词典构建方法。该方法在筛选领域候选情感词阶段对TF-IDF算法进行改进,将隐含狄利克雷分布(LDA)算法与改进后的TF-IDF算法结合,进行领域性修正,提升了所筛选候选情感词的领域性;在候选情感词极性判断阶段,将情感倾向点互信息算法(SO-PMI)与BERT结合,利用领域情感词微调BERT分类模型,提高了判断领域候选情感词情感极性的准确程度。在不同领域的用户评论数据集上进行实验,结果表明,该方法可以提高所构建领域情感词典的质量,使用该方法构建的领域情感词典用于汽车领域和手机领域文本情感分析的F1值分别达到78.02%和88.35%。 展开更多
关键词 情感分析 领域情感词典 词频-逆文档频率 隐含狄利克雷分布 情感倾向点互信息算法 BERT模型
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基于位置交互感知网络的多任务情绪原因对抽取方法 被引量:1
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作者 付明睿 李卫疆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期83-91,共9页
情绪原因对抽取任务旨在同时抽取情感子句和原因子句。已有的方法把情绪原因对抽取看作情绪抽取、原因抽取和情绪原因对抽取3个独立的任务,不能有效捕捉到任务之间的联系。此外,现有的两阶段模型存在误差传播问题,并且情绪子句和原因子... 情绪原因对抽取任务旨在同时抽取情感子句和原因子句。已有的方法把情绪原因对抽取看作情绪抽取、原因抽取和情绪原因对抽取3个独立的任务,不能有效捕捉到任务之间的联系。此外,现有的两阶段模型存在误差传播问题,并且情绪子句和原因子句间相对位置分布不平衡。文中提出了一个新的基于BERT、情感词典和位置感知交互模块的情绪原因对抽取模型MK-BERT。该模型首先用情感词典增强的BERT进行文本编码;其次,为了解决标签位置不平衡问题,根据情感子句和原因子句间的相对距离设计位置感知交互模块,以捕捉位置信息并构建情绪原因对的特征;最后,通过情绪预测模块和原因预测模块间交互编码,充分挖掘多个任务间的共享信息。在中文情绪原因对抽取数据集上进行实验,结果表明,所提模型可以有效地抽取情绪原因对,并且在位置不平衡样本上取得良好性能。 展开更多
关键词 情感分析 情绪原因对抽取 多任务学习 情感词典 位置感知
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融合多特征和表情情感词典的性别对立言论识别方法
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作者 马子晨 张顺香 +1 位作者 刘云朵 朱广丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第3期699-709,共11页
为识别相关极端言论,提出了一种融合多特征和表情情感词典的性别对立言论识别方法。首先,使用BERT(Bidirectional encoder representation from transformer)提取输入文本的字符特征,并使用Word2Vec提取输入文本中五笔、郑码以及拼音3... 为识别相关极端言论,提出了一种融合多特征和表情情感词典的性别对立言论识别方法。首先,使用BERT(Bidirectional encoder representation from transformer)提取输入文本的字符特征,并使用Word2Vec提取输入文本中五笔、郑码以及拼音3个方面的特征;然后,将这4个方面的特征进行融合,再输入到Bi-GRU(Bi-directional gated recurrent unit)网络中学习更深层次的语义信息;最后,通过全连接层加SoftMax函数计算出情感极性概率,并融合表情情感词典判别输入文本是否为性别对立言论。通过在自行收集的中文性别对立数据集上进行实验,与未加入特征和表情情感词典的方法相比,在F1值上有5.19%的提升。同时,在公开中文情感分析数据集Weibo_senti_100k上进行验证,证明了本方法的泛化性。 展开更多
关键词 性别对立 表情情感词典 多特征 BERT Bi-GRU Word2Vec
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基于扩充词典和规则集的突发事件评论情感分类 被引量:1
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作者 仲兆满 熊玉龙 黄贤波 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2812-2820,共9页
为准确分析突发事件发生后网民评论文本的情感倾向,提出一种结合扩充情感词典和规则集的情感分析模型。根据词语信息熵筛选领域情感词汇,利用卡方检验判断领域情感词汇的情感极性,得到突发事件领域情感词典;根据文本情感规则集与扩充情... 为准确分析突发事件发生后网民评论文本的情感倾向,提出一种结合扩充情感词典和规则集的情感分析模型。根据词语信息熵筛选领域情感词汇,利用卡方检验判断领域情感词汇的情感极性,得到突发事件领域情感词典;根据文本情感规则集与扩充情感词典计算文本情感值,对低于情感值阈值的文本使用集成学习模型进行二次分类,得到突发事件评论文本的情感类别。通过实验验证了该模型的有效性,为突发事件情感分析提供了可参考的模型和求解算法。 展开更多
关键词 情感分析 突发事件 情感词典 规则集 信息熵 集成学习 卡方检验
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基于语义规则的Web金融文本情感分析 被引量:40
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作者 吴江 唐常杰 +1 位作者 李太勇 崔亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第2期481-485,495,共6页
为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感... 为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感倾向和强度。实验结果表明,与Ku提出的算法相比,在情感倾向分类方面,算法SAFT-SR情感分类性能良好,提高了分类器的F值、查全率和查准率;在情感强度计算方面,算法SAFT-SR的误差更小,更接近真实评分,证明了SAFT-SR是一种有效的金融文本情感分析算法。 展开更多
关键词 Web金融文本 情感词典 语义规则 情感分析 情感倾向
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基于微博表情符号的情感词典构建研究 被引量:17
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作者 桂斌 杨小平 +1 位作者 张中夏 肖文韬 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期537-541,共5页
基于微博表情符号,提出一种自动构建情感词典的方法.从微博平台抓取大量带有表情符号的微博文本,并依据表情符号对微博文本进行情感倾向标注,生成情感语料库.对语料库进行分词、去重等预处理工作,根据词性规则抽取微博文本中情感词,统... 基于微博表情符号,提出一种自动构建情感词典的方法.从微博平台抓取大量带有表情符号的微博文本,并依据表情符号对微博文本进行情感倾向标注,生成情感语料库.对语料库进行分词、去重等预处理工作,根据词性规则抽取微博文本中情感词,统计每个情感词在正向和负向语料库中出现的次数,计算情感词的卡方统计值获得情感强度,根据情感词在正负微博文本中出现的概率判定情感词的倾向性,进而生成情感词典.这是一种全新的思路.以人工标注的情感词典为基准数据,实验结果表明,本文方法标注情感词的准确率在80%左右,在情绪词强度阈值θ为20、30时,生成情感词典综合F值最好,达到了82%以上. 展开更多
关键词 表情符号 情感词典 语料库 情感极性
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基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析 被引量:69
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作者 杨超 冯时 +2 位作者 王大玲 杨楠 于戈 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第4期691-695,共5页
随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众... 随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致。 展开更多
关键词 观点挖掘 情感词典 倾向性分析 网络舆情
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基于双语信息和标签传播算法的中文情感词典构建方法 被引量:38
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作者 李寿山 李逸薇 +1 位作者 黄居仁 苏艳 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期75-81,共7页
文本情感分析是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题,具有广泛的实用价值和理论研究意义。情感词典构建则是文本情感分析的一项基础任务,即将词语按照情感倾向分为褒义、中性或者贬义。然而,中文情感词典构建存在两个主要问题:1)许... 文本情感分析是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题,具有广泛的实用价值和理论研究意义。情感词典构建则是文本情感分析的一项基础任务,即将词语按照情感倾向分为褒义、中性或者贬义。然而,中文情感词典构建存在两个主要问题:1)许多情感词存在多义、歧义的现象,即一个词语在不同语境中它的语义倾向也不尽相同,这给词语的情感计算带来困难;2)由国内外相关研究现状可知,中文情感字典建设的可用资源相对较少。考虑到英文情感分析研究中存在大量语料和词典,该文借助机器翻译系统,结合双语言资源的约束信息,利用标签传播算法(LP)计算词语的情感信息。在四个领域的实验结果显示我们的方法能获得一个分类精度高、覆盖领域语境的中文情感词典。 展开更多
关键词 情感分析 双语信息 情感字典 标签传播
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大规模情感词典的构建及其在情感分类中的应用 被引量:54
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作者 赵妍妍 秦兵 +1 位作者 石秋慧 刘挺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期187-193,共7页
以微博为代表的社会媒体的飞速发展为情感分析方向带来巨大的资源,同时也对情感分析算法的性能提出了更大的挑战。其中,现有的情感词典尤其是中文情感词典规模不足是影响情感分析性能的一个重要因素。为此,该文基于海量的微博数据,使用... 以微博为代表的社会媒体的飞速发展为情感分析方向带来巨大的资源,同时也对情感分析算法的性能提出了更大的挑战。其中,现有的情感词典尤其是中文情感词典规模不足是影响情感分析性能的一个重要因素。为此,该文基于海量的微博数据,使用简单的文本统计算法,构建了一个十万词语/词组的大规模情感词典。我们以情感分析的基础任务——情感分类为例,将大规模情感词典作为特征用于该任务上,实验结果表明大规模词典有助于情感分类性能的提高。 展开更多
关键词 情感词典 情感分析 情感分类 微博
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基于词向量的跨领域中文情感词典构建方法 被引量:13
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作者 冯超 梁循 +2 位作者 李亚平 周小平 李晓菲 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期579-587,共9页
情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同... 情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显。同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领域性的特点。针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法(Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法。实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断。算法不仅在不同领域的情感词典建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点。 展开更多
关键词 情感分析 情感词典 词向量 跨领域
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情感词典自动构建方法综述 被引量:80
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作者 王科 夏睿 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期495-511,共17页
情感词典作为判断词语和文本情感倾向的重要工具,其自动构建方法已成为情感分析和观点挖掘领域的一项重要研究内容.本文整理了现有的中、英文情感词典资源,同时分别从知识库、语料库、以及两者结合的角度,归纳现有英文和中文情感词典的... 情感词典作为判断词语和文本情感倾向的重要工具,其自动构建方法已成为情感分析和观点挖掘领域的一项重要研究内容.本文整理了现有的中、英文情感词典资源,同时分别从知识库、语料库、以及两者结合的角度,归纳现有英文和中文情感词典的构建方法,分析了各种方法的优缺点,并总结了情感词典构建中的若干难点问题.之后,我们回顾了情感词典性能评估方法及相关评测竞赛.最后总结了情感词典构建任务的发展前景以及一些亟需解决的问题. 展开更多
关键词 自然语言处理 情感分析 观点挖掘 情感词典 词典构建
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中文文本情感词典构建方法 被引量:37
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作者 阳爱民 林江豪 周咏梅 《计算机科学与探索》 CSCD 2013年第11期1033-1039,共7页
互联网海量文本的情感分析是当前的一个研究热点。介绍了一种中文文本情感词典构建方法,该方法选用若干个情感种子词,利用搜索引擎返回的共现数,通过改进的PMI(pointwise mutual information)算法计算情感词的情感权值。将构建的情感词... 互联网海量文本的情感分析是当前的一个研究热点。介绍了一种中文文本情感词典构建方法,该方法选用若干个情感种子词,利用搜索引擎返回的共现数,通过改进的PMI(pointwise mutual information)算法计算情感词的情感权值。将构建的情感词典应用到文本情感分类实验中,在不同的语料环境下,对比基于情感词典和朴素贝叶斯分类器下的文本情感分类效果,实验结果表明,构建的情感词典,可有效用于情感特征选择和直接用于情感分类,并且分类性能稳定。 展开更多
关键词 情感词典 情感分类 PMI算法 朴素贝叶斯
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基于极性词典的中文微博客情感分类 被引量:29
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作者 王勇 吕学强 +1 位作者 姬连春 肖诗斌 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期34-37,126,共5页
微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情... 微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。 展开更多
关键词 微博客 情感分类 词典 语言学特征
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中文博客多方面话题情感分析研究 被引量:17
16
作者 傅向华 刘国 +1 位作者 郭岩岩 郭武彪 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期47-55,共9页
博客是Web环境中个人表达观点和情感的一种重要载体,一般涉及较宽泛的话题,蕴含丰富的舆情信息。现有针对有关社会事件的用户产生内容进行情感分析的研究多数以篇章级为处理粒度,尚不能满足博客文本深度情感分析的需求。该文提出一种基... 博客是Web环境中个人表达观点和情感的一种重要载体,一般涉及较宽泛的话题,蕴含丰富的舆情信息。现有针对有关社会事件的用户产生内容进行情感分析的研究多数以篇章级为处理粒度,尚不能满足博客文本深度情感分析的需求。该文提出一种基于LDA话题模型与Hownet词典的中文博客多方面话题情感分析方法。该方法首先利用数据语料训练LDA话题模型,然后以滑动窗口为基本处理单位,利用训练好的LDA模型对博客文本进行话题识别与划分;在此基础上,基于Hownet词典对划分后的话题段落进行情感倾向计算。该方法有助于同时识别博客文本所涉及的多方面子话题及每个子话题上的情感倾向。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的话题划分结果,也有助于改善情感分析的准确率。 展开更多
关键词 多方面情感分析 博客情感分析 LDA模型 HowNet词典
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在线文本情感分析技术及应用 被引量:39
17
作者 乐国安 董颖红 +1 位作者 陈浩 赖凯声 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第10期1711-1719,共9页
Web 2.0时代的到来,增强了互联网络的人际交互性与即时性,使互联网逐渐成为大众普遍交流观点、抒发情感的平台,同时也积累下关于人类心理和行为的海量文本信息,可供社会科学研究之用。心理学的情绪结构理论中有关类型分类取向和维度取... Web 2.0时代的到来,增强了互联网络的人际交互性与即时性,使互联网逐渐成为大众普遍交流观点、抒发情感的平台,同时也积累下关于人类心理和行为的海量文本信息,可供社会科学研究之用。心理学的情绪结构理论中有关类型分类取向和维度取向的理论成果,为信息科学研究中的情感词库、情感分析工具的开发和发展,提供了心理科学基础。利用在线文本情感分析技术研究大众社会心理,拓宽了包括心理学在内的社会科学研究范畴;同时社会科学也为在线文本情感分析研究提供了新的研究命题和理论框架。二者相辅相成,共同推动计算社会科学的发轫与发展。 展开更多
关键词 在线文本情感分析 情绪结构理论 情感词库 计算社会科学
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一种新闻评论情感词典的构建方法 被引量:22
18
作者 周咏梅 阳爱民 杨佳能 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第8期67-69,80,共4页
情感词典研究是文本情感分析领域的一个重要内容;基于情感词典的文本情感分析方法是一种非常有效的方法。互联网上的新闻评论包含评论人的情感,对其情感进行自动分析研究是非常有意义的。借鉴图排序模型的原理,提出一种新闻评论情感词... 情感词典研究是文本情感分析领域的一个重要内容;基于情感词典的文本情感分析方法是一种非常有效的方法。互联网上的新闻评论包含评论人的情感,对其情感进行自动分析研究是非常有意义的。借鉴图排序模型的原理,提出一种新闻评论情感词典构建方法,该方法首先通过新闻评论语料和基础情感词典获得评论情感词集和种子词,然后根据提出的基于PageRank算法的方法判定评论情感词集的极性并计算其强度,进而构建新闻评论情感词典。实验从情感词判定的准确性和基于构建的情感词典的分类性能两个方面验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 情感词典 图排序 PAGERANK算法 新闻评论
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结合情感词网的中文短文本情感分类 被引量:5
19
作者 何天翔 张晖 +2 位作者 李波 杨春明 赵旭剑 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第10期2905-2909,共5页
针对短文本特征稀疏、信息量少等问题,提出了结合情感词网的中文短文本情感分类方法。该方法利用大规模语料库和同义词集合构建可以表示词—词、词—对象之间关系的情感词网,通过此情感词网在权重以及特征集合对短文本的特征进行了相应... 针对短文本特征稀疏、信息量少等问题,提出了结合情感词网的中文短文本情感分类方法。该方法利用大规模语料库和同义词集合构建可以表示词—词、词—对象之间关系的情感词网,通过此情感词网在权重以及特征集合对短文本的特征进行了相应的扩展,并结合机器学习分类方法进行情感分类。实验表明,该方法具有较高的准确率和召回率,有效地解决了短文本情感分类中的特征稀疏、信息量不足的问题。 展开更多
关键词 同义词 情感词网 情感分类 短文本
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应用语义关系自动构建情感词典 被引量:7
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作者 谢松县 刘博 王挺 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期111-115,共5页
构建英文情感词典研究相对成熟,形成了丰富可靠的词典资源。而针对中文的研究时间短,中文情感分析词典资源较少。借鉴现有可靠的英文词典资源,提出了基于语义关系的情感词典自动构建算法,算法先从HowNet的概念中进行中文义原和词语抽取... 构建英文情感词典研究相对成熟,形成了丰富可靠的词典资源。而针对中文的研究时间短,中文情感分析词典资源较少。借鉴现有可靠的英文词典资源,提出了基于语义关系的情感词典自动构建算法,算法先从HowNet的概念中进行中文义原和词语抽取及语义分析,再利用HowNet概念中DEF中英文属性值,在英文情感词典SentWordNet中进行义原和词语情感值查询,最后根据词语和义原之间的语义关系进行词语的情感值计算。算法直接利用现有的英文情感词典,无须人工标注,生成的情感词典记录了词语的语义关系、情感极性值等多种信息,弥补了现有词典的不足。评测实验结果表明,根据算法实现的情感词典相比其他词典在准确率接近的情况下,召回率和F值最高,取得了较好的评测性能。 展开更多
关键词 情感分析 情感词典 HOWNET 语义关系
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