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基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化
被引量：
43
1
作者
杨小平
张中夏
+4 位作者
王良
张永俊
马奇凤
吴佳楠
张悦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期42-47,74,共7页
情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关...
情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关注也大大限制了情感词典的适用性[1]。通过神经网络语言模型对大规模中文语料进行统计训练,并在此基础上提出了基于转换约束集的多维情感词典自动构建方法;然后研究了基于词分布密度的感情色彩消歧方法,对兼具褒贬意味词语的感情极性进行区分和识别,并分别计算两种感情色彩下的情感类别与强度;最后提出基于多个语义资源的全局优化方案,得到包含10种情绪标注的多维汉语情感词典SentiRuc。实验证实该词典1)在类别标注检验、强度标注检验、情感消歧效果及情感分类任务中均具有良好的效果,其中的情感强度检验证实该词典具有极强的情感语义描述力。
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关键词
情感
分析
多元
情感
分类
神经网络语言模型
情感
消歧
情感强度优化框架
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职称材料
题名
基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化
被引量：
43
1
作者
杨小平
张中夏
王良
张永俊
马奇凤
吴佳楠
张悦
机构
中国人民大学信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期42-47,74,共7页
基金
国家自然科学基金(71271209)
北京市自然科学基金(4132067)
+1 种基金
教育部人文社会科学青年基金(11YJC630268)
数字出版技术国家重点实验室开放课题资助
文摘
情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关注也大大限制了情感词典的适用性[1]。通过神经网络语言模型对大规模中文语料进行统计训练,并在此基础上提出了基于转换约束集的多维情感词典自动构建方法;然后研究了基于词分布密度的感情色彩消歧方法,对兼具褒贬意味词语的感情极性进行区分和识别,并分别计算两种感情色彩下的情感类别与强度;最后提出基于多个语义资源的全局优化方案,得到包含10种情绪标注的多维汉语情感词典SentiRuc。实验证实该词典1)在类别标注检验、强度标注检验、情感消歧效果及情感分类任务中均具有良好的效果,其中的情感强度检验证实该词典具有极强的情感语义描述力。
关键词
情感
分析
多元
情感
分类
神经网络语言模型
情感
消歧
情感强度优化框架
Keywords
Sentiment analysis, Multivariate sentiment classification, Neural network language model, Sentiment disam-biguation,Optimization framework of sentiment intensity
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化
杨小平
张中夏
王良
张永俊
马奇凤
吴佳楠
张悦
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
43
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