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题名基于情感特征的主客观分类研究
被引量：2
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作者
马力
丁蔚
李培
王芸
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机构
西安邮电大学计算机学院
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出处
《西安邮电大学学报》
2017年第4期101-104,共4页
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基金
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2016JM6085)
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文摘
针对描述客观事实评论中量化的情感特征片面问题,提出一种基于情感特征的主客观分类方法。将基于情感词典与机器学习结合得到的积极或消极情感权值与概率,作为新的情感特征项与评论文本的语言、属性和信息特征相结合,重新确定影响用户行为的情感特征,从而对评论文本进行主客观分类。实验结果表明,采用支持向量机算法可使基于情感特征的主客观分类效果更佳,准确率为87.20%。
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关键词
情感计算
词典
机器学习
主客观分类
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Keywords
emotional computing, dictionary, machine learning , subjective and objective classifi-cation
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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题名Web文本情感分析研究综述
被引量：6
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作者
李光敏
许新山
熊旭辉
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机构
湖北师范学院计算机科学技术学院
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出处
《现代情报》
CSSCI
2014年第5期173-176,共4页
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基金
湖北省教育厅青年科学技术研究项目(项目编号:Q20132503)
湖北师范学院文理学院2012教学研究项目(项目编号:XJ201219)
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文摘
随着Web2.0的迅速发展,互联网成为人们表达观点、抒发情感的重要工具,如何有效地从Web文本中提取、归纳出用户的情感观点是研究者所面临的重要问题。本文首先提出对日益增多的Web文本进行情感分析的必要性。然后从文本主客观性分类、情感极性分类和主题及观点持有者抽取等方面介绍文本情感分析在国内外的研究进展;最后总结出今后需深入研究的问题。
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关键词
情感分析
主客观分类
情感极性
情感信息抽取
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Keywords
sentiment analysis
subjective classification
sentiment polarity
information extraction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名网络产品评论细粒度意见挖掘研究综述
被引量：7
- 3
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作者
颜端武
江蕊
杨雄飞
鞠宁
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机构
南京理工大学经济管理学院信息管理系
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出处
《现代情报》
CSSCI
2018年第7期165-170,共6页
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基金
江苏省研究生培养创新工程项目"面向危机预警的企业网络口碑监测分析研究"(项目编号:SJLX16_0122)
江苏省社会科学基金项目"领域知识分析视角下文献知识关联揭示及应用研究"(项目编号:17TQB009)
国家社会科学基金重大项目"面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究"(项目编号:16ZDA224)
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文摘
[目的/意义]针对网络产品评论细粒度意见挖掘的研究进展进行分析和总结,在明确其主要任务的基础上,探讨涉及的关键技术、研究成果以及未来发展趋势,为该领域研究未来的发展提供建议。[方法/过程]本文主要采用文献综述的方法,对国内外相关研究进展进行分析和归纳,由粗粒度意见挖掘引申到细粒度意见挖掘,在明确细粒度意见挖掘主要任务的基础上,重点针对其关键技术和研究进展进行总结。[结果/结论]本文明确了网络产品评论细粒度意见挖掘的主要任务,包括主客观句分类、评价要素抽取和情感极性计算,总结了各个任务涉及的关键技术。
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关键词
细粒度意见挖掘
主客观分类
评价要素抽取
情感计算
综述
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Keywords
fine-grained opinion mining
subjective and objective classification
evaluation elements extraction
emotional calculation
review
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F713.36
[经济管理—产业经济]
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