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基于同义词的词汇情感倾向判别方法 被引量：36
1
作者 王素格 李德玉 +1 位作者 魏英杰 宋晓雷 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期68-74,共7页
词汇的情感倾向直接影响短语、句子、段落、篇章等更高层次语言粒度的情感倾向。对于基准词选取问题,该文提出了基于类别区分能力与情感词词表相结合的方法。考虑到词汇与其同义词很大程度上具有相同的情感倾向,我们提出了基于同义词的... 词汇的情感倾向直接影响短语、句子、段落、篇章等更高层次语言粒度的情感倾向。对于基准词选取问题,该文提出了基于类别区分能力与情感词词表相结合的方法。考虑到词汇与其同义词很大程度上具有相同的情感倾向,我们提出了基于同义词的词汇情感倾向判别方法,这种方法一定程度上避免了数据稀疏问题。实验结果表明,基于同义词的词汇情感倾向判别方法优于仅采用目标词与基准词的词汇情感倾向判别方法。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 词汇情感倾向 基准词 关联强度 同义词
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支持资源作用下的工作-家庭促进:情感倾向的调节作用 被引量：24
2
作者 张莉 林与川 +1 位作者 于超跃 刘凤江 《管理学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期388-395,共8页
基于组织支持理论和资源保存理论,构建了支持资源作用下的工作-家庭促进模型,通过对40家制造业企业员工的问卷调查,采用多元调节回归的方法进行统计分析。研究结果表明,支持资源作用下的工作-家庭促进对员工组织情感承诺、工作满意度和... 基于组织支持理论和资源保存理论,构建了支持资源作用下的工作-家庭促进模型,通过对40家制造业企业员工的问卷调查,采用多元调节回归的方法进行统计分析。研究结果表明,支持资源作用下的工作-家庭促进对员工组织情感承诺、工作满意度和离职意向有显著影响;情感倾向对支持资源作用下的工作-家庭促进与结果变量之间的关系有调节作用。当个体的情感倾向处于积极时,由组织支持资源带来的工作-家庭促进会显著提高员工的工作满意度、组织情感承诺,降低离职意向。 展开更多
关键词 工作-家庭促进 情感倾向 支持资源
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基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建 被引量：14
3
作者 李纲 程明结 寇广增 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第2期204-211,共8页
文本情感识别是一个具有广泛应用前景的研究领域,它在信息检索、文本过滤、产品在线跟踪评价、民情民意调查分析、智能教学系统中都有着广泛应用.而汽车情感识别正在成为人们日益关注的研究热点.本文利用文本分类技术,采用分步骤分模型... 文本情感识别是一个具有广泛应用前景的研究领域,它在信息检索、文本过滤、产品在线跟踪评价、民情民意调查分析、智能教学系统中都有着广泛应用.而汽车情感识别正在成为人们日益关注的研究热点.本文利用文本分类技术,采用分步骤分模型的设计方法,构建出汽车情感倾向识别系统,通过对汽车评论进行挖掘和分析,识别其情感倾向和演化规律,并以可视化的界面将结果展现给用户,从而向汽车生产商提供反馈信息,同时可以为汽车消费者提供购车指导.另外本文还就汽车语料库的建立,分类模型的构建以及本系统构建过程中的一些关键问题进行了分析和探讨. 展开更多
关键词 汽车评论 文本分类 情感识别 情感倾向
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基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别 被引量：15
4
作者 宋晓雷 王素格 +1 位作者 李红霞 李德玉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期89-93,共5页
该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法。一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词... 该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法。一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词汇情感倾向判别方法对目标词的情感倾向做出判别。两种方法的优点是均可在没有外部资源的条件下,实现词汇情感倾向的判别。 展开更多
关键词 概率潜在语义分析 数据稀疏 语义聚类 情感倾向
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基于长短期记忆多维主题情感倾向性分析模型 被引量：23
5
作者 滕飞 郑超美 李文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2252-2256,共5页
针对中文微博全局性情感倾向分类的准确性不高的问题,提出基于长短期记忆模型的多维主题模型(MT-LSTM)。该模型是一个多层多维序列计算模型,由多维长短期记忆(LSTM)细胞网络组成,适用于处理向量、数组以及更高维度的数据。该模型首先将... 针对中文微博全局性情感倾向分类的准确性不高的问题,提出基于长短期记忆模型的多维主题模型(MT-LSTM)。该模型是一个多层多维序列计算模型,由多维长短期记忆(LSTM)细胞网络组成,适用于处理向量、数组以及更高维度的数据。该模型首先将微博语句分为多个层次进行分析,纵向以三维长短期记忆模型(3D-LSTM)处理词语及义群的情感倾向,横向以多维长短期记忆模型(MD-LSTM)多次处理整条微博的情感倾向;然后根据主题标签的高斯分布判断情感倾向;最后将几次判断结果进行加权得到最终的分类结果。实验结果表明,该算法平均查准率达91%,最高可达96.5%;中性微博查全率高达50%以上。与递归神经网络(RNN)模型相比,该算法F-测量值提升40%以上;与无主题划分的方法相比,细致的主题划分可将F-测量值提升11.9%。所提算法具有较好的综合性能,能够有效提升中文微博情感倾向分析的准确性,同时减少训练数据量,降低匹配计算的复杂度。 展开更多
关键词 中文微博 情感倾向分析 长短期记忆 多层多维模型 主题标签
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基于意群划分的中文微博情感倾向分析研究 被引量：8
6
作者 桂斌 杨小平 +2 位作者 朱建林 张中夏 肖文韬 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期100-105,共6页
微博作为一种新兴的社交网络平台,逐渐成为公众发布个人信息,获取实时信息,表达个人观点的新平台。针对微博情感倾向判断的问题,提出了一种基于意群划分的中文微博情感倾向分析(STDSG)方法。引入意群的概念,提出微博意群划分算法,根据... 微博作为一种新兴的社交网络平台,逐渐成为公众发布个人信息,获取实时信息,表达个人观点的新平台。针对微博情感倾向判断的问题,提出了一种基于意群划分的中文微博情感倾向分析(STDSG)方法。引入意群的概念,提出微博意群划分算法,根据意群间的关系,考虑否定词、程度词及标点符号的对情感倾向分析的影响,提出计算微博意群情感倾向的方法。在给定的数据集上,实验结果准确率达到了80.1%,总体性能优于基于情感词典的方法及基于支持向量机的方法。 展开更多
关键词 微博 意群 情感倾向
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基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析 被引量：99
7
作者 刘龙飞 杨亮 +1 位作者 张绍武 林鸿飞 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期159-165,共7页
微博情感倾向性分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。由于微博噪声大、新词多、缩写频繁、有自己的固定搭配、上下文信息有限等原因,微博情感倾向性分析是一项有挑战性的工作。该文主要探讨利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析... 微博情感倾向性分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。由于微博噪声大、新词多、缩写频繁、有自己的固定搭配、上下文信息有限等原因,微博情感倾向性分析是一项有挑战性的工作。该文主要探讨利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析的可行性,分别将字级别词向量和词级别词向量作为原始特征,采用卷积神经网络来发现任务中的特征,在COAE2014任务4的语料上进行了实验。实验结果表明,利用字级别词向量及词级别词向量的卷积神经网络分别取得了95.42%的准确率和94.65%的准确率。由此可见对于中文微博语料而言,利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析是有效的,且使用字级别的词向量作为原始特征会好于使用词级别的词向量作为原始特征。 展开更多
关键词 深度学习 情感倾向性分析 卷积神经网络 词向量
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基于word2vec的互联网商品评论情感倾向研究 被引量：51
8
作者 黄仁 张卫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S1期387-389,共3页
在电子商务蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点,也能为潜在消费者的购买决策提供数据支... 在电子商务蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点,也能为潜在消费者的购买决策提供数据支持。提出了基于组合神经网络的商品属性聚类及基于word2vec的商品评论情感分析新方法,通过word2vec计算语义相似度,建立情感词典,用构建的情感词典对测试文本进行情感分类。实验验证了该方法在互联网商品评论中的有效性和准确性。 展开更多
关键词 word2vec 情感倾向 情感词典 情感分类
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基于多特征的藏文微博情感倾向性分析 被引量：8
9
作者 江涛 袁斌 +1 位作者 于洪志 加羊吉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期163-169,共7页
中英文微博大都以单一语种来表述,而将近80%的藏文微博都是以藏汉混合文本形式呈现,若只针对藏文内容或中文内容进行情感倾向性分析会造成情感信息丢失,无法达到较好效果。根据藏文微博的表述特点,该文提出了基于多特征的情感倾向性分... 中英文微博大都以单一语种来表述,而将近80%的藏文微博都是以藏汉混合文本形式呈现,若只针对藏文内容或中文内容进行情感倾向性分析会造成情感信息丢失,无法达到较好效果。根据藏文微博的表述特点,该文提出了基于多特征的情感倾向性分析算法,算法使用情感词、词性序列、句式信息和表情符号作为特征,并针对藏文微博常出现中文表述的情况,将中文的情感信息也作为特征进行情感计算,利用双语情感特征有效提高了情感倾向性分析的效果。实验显示,该方法对纯藏文表述的微博情感倾向性分析正确率可达到79.8%,针对藏汉双语表述的微博在加入中文情感词、中文标点符号等特征后,正确率能够达到82.8%。 展开更多
关键词 藏文微博 混合文本 情感倾向 情感词 词性序列
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基于单层标注级联模型的篇章情感倾向分析 被引量：10
10
作者 李本阳 关毅 +1 位作者 董喜双 李生 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期3-8,20,共7页
情感分类是目前篇章情感分析的主要方法,但该方法存在难以融入中文结构特征的问题。针对此问题,采用级联模型对篇章情感倾向进行分析,将篇章情感倾向分析分为两层:小句级和篇章级,对篇章情感倾向分析引入小句级的情感分析。该文使用最... 情感分类是目前篇章情感分析的主要方法,但该方法存在难以融入中文结构特征的问题。针对此问题,采用级联模型对篇章情感倾向进行分析,将篇章情感倾向分析分为两层:小句级和篇章级,对篇章情感倾向分析引入小句级的情感分析。该文使用最大熵模型处理小句级情感分类,小句级的输出作为上层篇章级的输入,并结合句型特征和句子位置等信息作为特征,采用支持向量机模型进行篇章级情感分类。同时对于级联模型中双层标注问题,基于交叉验证的思想提出了单层标注级联模型,避免了多层标注工作以及错误。实验结果表明,该方法的准确率较传统情感分类方法提高了2.53%。 展开更多
关键词 情感倾向分析 情感分类 级联模型 最大熵 支持向量机
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基于情感倾向性分析的网络舆情情感演化特征研究 被引量：35
11
作者 蒋知义 马王荣 +1 位作者 邹凯 李黎 《现代情报》 CSSCI 2018年第4期50-57,共8页
[目的/意义]旨在通过对网络舆情进行情感倾向分析和舆情追踪,为政府有效掌控网络舆情突发事件提供理论基础与决策支持。[方法/过程]以"罗一笑"事件为例,在建立加入特定事件语料情感分类词典和构建情感倾向分析模型的基础上,... [目的/意义]旨在通过对网络舆情进行情感倾向分析和舆情追踪,为政府有效掌控网络舆情突发事件提供理论基础与决策支持。[方法/过程]以"罗一笑"事件为例,在建立加入特定事件语料情感分类词典和构建情感倾向分析模型的基础上,统计该事件微博文本的情感性强度和情感类型,从而划分网络舆情演化阶段。[结果/结论]揭示了舆情演化各阶段的特征与规律,据此提出引导网络舆情情感演化的相关建议。 展开更多
关键词 网络舆情 情感倾向性分析 情感分类 情感演化
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基于语义模式与词汇情感倾向的舆情态势研究 被引量：14
12
作者 王铁套 王国营 +1 位作者 陈越 黄惠新 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第1期74-77,共4页
针对互联网上的舆论信息传播速度快,对社会造成巨大影响这一问题,社会管理者应该进行及时的舆情分析,从而进行有效控制和引导,避免形成更大的社会影响和危害。为了从网络信息中分析网络舆情的发展态势,将文本情感分析技术应用于网络舆... 针对互联网上的舆论信息传播速度快,对社会造成巨大影响这一问题,社会管理者应该进行及时的舆情分析,从而进行有效控制和引导,避免形成更大的社会影响和危害。为了从网络信息中分析网络舆情的发展态势,将文本情感分析技术应用于网络舆情研究。针对网络舆情的话题评论,采用语义模式和词汇情感倾向相结合的方法,并形成了一种判定算法,该算法比较全面地判定话题评论的情感倾向性,把握网络舆情的正面或负面导向性。实验结果表明了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 网络舆情 语义模式 情感倾向性 语义相似度 中文分词 知网
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基于转折句式的文本情感倾向性分析 被引量：17
13
作者 邸鹏 李爱萍 段利国 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第12期4289-4295,共7页
在文本的情感倾向性研究中缺乏对多种情感共现的转折句式的有效分析,为此提出一种专门对转折句式进行有效情感倾向性分析的方法。充分分析汉语中转折句式的结构特点,通过已有资源构建中文情感词典、转折词表、否定词表,依据转折句式中... 在文本的情感倾向性研究中缺乏对多种情感共现的转折句式的有效分析,为此提出一种专门对转折句式进行有效情感倾向性分析的方法。充分分析汉语中转折句式的结构特点,通过已有资源构建中文情感词典、转折词表、否定词表,依据转折句式中转折词、否定词、情感词的组合规律提出用于进行情感分析的启发式规则。在公开语料库的实验中,该方法能更好地对转折句式进行情感倾向性分析,将此规则融入到传统的朴素贝叶斯情感分类模型后,能获得更高的情感分析精度。 展开更多
关键词 情感倾向性 转折句式 情感词 转折词 否定词
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一种基于知网的中文句子情感倾向判别方法 被引量：20
14
作者 党蕾 张蕾 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第4期1370-1372,共3页
针对基于知网的中文句子情感倾向判别方法中存在的准确率不高的问题,提出采用否定模式匹配与依存句法分析相结合的方法。研究分析了修饰词极性以及否定共享模式,确定修饰词以及扩展极性的定量和否定共享范围,提出依存语法距离的影响因... 针对基于知网的中文句子情感倾向判别方法中存在的准确率不高的问题,提出采用否定模式匹配与依存句法分析相结合的方法。研究分析了修饰词极性以及否定共享模式,确定修饰词以及扩展极性的定量和否定共享范围,提出依存语法距离的影响因素来计算情感倾向,并且在否定模式匹配后改进句子极性算法。实验结果表明该方法取得了良好的效果。 展开更多
关键词 否定词扩展 否定共享 依存句法关系 句子情感倾向 知网
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情感分类中情感词的情感倾向度的计算方法研究 被引量：7
15
作者 李纲 王忠义 寇广增 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第3期292-298,共7页
情感分类由于具有广泛的应用价值，成为当前的一个研究热点，然而情感词的情感度的准确确定一直是影响情感分类准确性的关键。本文针对当前情感词情感度确定中存在的问题和不足，提出一种基于改进的模糊层次分析法的情感词情感度的计算... 情感分类由于具有广泛的应用价值，成为当前的一个研究热点，然而情感词的情感度的准确确定一直是影响情感分类准确性的关键。本文针对当前情感词情感度确定中存在的问题和不足，提出一种基于改进的模糊层次分析法的情感词情感度的计算方法。该方法充分发挥了人和计算机的优点和长处，既能提高情感词情感度确定的科学准确性和情感检索的精准性，又可以减轻人的负担。 展开更多
关键词 情感分类 情感倾向度 模糊层次分析法
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基于多特征微博话题情感倾向性判定算法研究 被引量：17
16
作者 刘全超 黄河燕 冯冲 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期123-131,共9页
社交网络舆情分析是一种新的研究趋势,而其中微博话题的情感倾向性判定是社交网络舆情分析中的热点。针对微博内容特征以及微博间转发、评论关系特征,构建情感分析用词典、网络用语词典以及表情符号库,设计基于短语路径的微博话题情感... 社交网络舆情分析是一种新的研究趋势,而其中微博话题的情感倾向性判定是社交网络舆情分析中的热点。针对微博内容特征以及微博间转发、评论关系特征,构建情感分析用词典、网络用语词典以及表情符号库,设计基于短语路径的微博话题情感倾向性判定算法,以及基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法,并进一步利用微博间的转发和评论关系对基于多特征的微博话题情感倾向性判定算法进行优化,其微平均正确率与F值分别达到85.3%和79.4%。 展开更多
关键词 微博 微博话题 情感分析 观点分析 情感倾向性
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网络舆情意见挖掘:用户评论情感倾向分析研究 被引量：17
17
作者 陈忆金 曹树金 陈桂鸿 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2013年第6期90-96,共7页
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词 网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
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暴恐主题下微博用户特征及情感倾向性分析 被引量：14
18
作者 刘继 李磊 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第12期109-113,98,共6页
暴力恐怖事件给国家和社会安全管理带来很大的挑战,关于"暴恐"舆情的深入研究是网络舆情分析的重要内容之一。基于"新疆暴恐"主题下的微博抽样数据,对微博用户的基本特征进行了统计描述,刻画了舆情情感倾向强度的... 暴力恐怖事件给国家和社会安全管理带来很大的挑战,关于"暴恐"舆情的深入研究是网络舆情分析的重要内容之一。基于"新疆暴恐"主题下的微博抽样数据,对微博用户的基本特征进行了统计描述,刻画了舆情情感倾向强度的动态变化,并构建有序多分类Logistic回归模型,研究了影响网民情感倾向性的主要因素。实证结果表明网民的性别、活跃度、所在地区的环境效应对情感倾向有显著影响,但活跃度与其它因素的交互作用对影响效应有一定的抵消作用。 展开更多
关键词 暴力恐怖 情感倾向 微博用户 多分类logit模型 负面影响
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基于注意力机制的多通道CNN和BiGRU的文本情感倾向性分析 被引量：49
19
作者 程艳 尧磊波 +5 位作者 张光河 唐天伟 项国雄 陈豪迈 冯悦 蔡壮 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2583-2595,共13页
近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)已在文本情感分析领域得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,文本之间存在上下文依赖问题,虽然CNN能提取到句子连续词间的局部信... 近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)已在文本情感分析领域得到广泛应用,并取得了不错的效果.然而,文本之间存在上下文依赖问题,虽然CNN能提取到句子连续词间的局部信息,但是会忽略词语之间上下文语义信息;双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)网络不仅能够解决传统RNN模型存在的梯度消失或梯度爆炸问题,而且还能很好地弥补CNN不能有效提取长文本的上下文语义信息的缺陷,但却无法像CNN那样很好地提取句子局部特征.因此提出一种基于注意力机制的多通道CNN和双向门控循环单元(MC-AttCNN-AttBiGRU)的神经网络模型.该模型不仅能够通过注意力机制关注到句子中对情感极性分类重要的词语,而且结合了CNN提取文本局部特征和BiGRU网络提取长文本上下文语义信息的优势,提高了模型的文本特征提取能力.在谭松波酒店评论数据集和IMDB数据集上的实验结果表明:提出的模型相较于其他几种基线模型可以提取到更丰富的文本特征,可以取得比其他基线模型更好的分类效果. 展开更多
关键词 卷积神经网络 文本情感倾向性分析 双向门控循环单元 注意力机制 多通道
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主观性句子情感倾向性分析方法的研究 被引量：10
20
作者 施寒潇 厉小军 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第5期522-529,共8页
随着电子商务的飞速发展,用户评论信息对潜在顾客、商家和商品生产商的影响越来越大。由于在线的评论信息十分海量,所以很难通过人工浏览方式进行全面获取。评论句子往往具有很强的主观性,本文提出了整体方案帮助解决评论信息的获取、... 随着电子商务的飞速发展,用户评论信息对潜在顾客、商家和商品生产商的影响越来越大。由于在线的评论信息十分海量,所以很难通过人工浏览方式进行全面获取。评论句子往往具有很强的主观性,本文提出了整体方案帮助解决评论信息的获取、处理和可视化显示。通过利用词语的相似性计算方法和字的情感倾向分布概率计算方法,实现了极性词典的倾向值量化计算和极性词典的自动扩展。通过利用语义角色标注实现对评论句子的浅层语义分析,并利用统计结果设计出计算句子细粒度情感倾向值的方法。实验结果证明,基于语义角色标注方法比基于词性标注方法在句子细粒度情感倾向值计算中更有效。 展开更多
关键词 情感倾向分析 意见挖掘 语义角色标注
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