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利用三层条件随机场模型进行情感极性分类及强度分析
被引量:
5
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作者
李向前
李军伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第4期986-990,共5页
通过对商品评论进行基于方面的情感分析,可以得到某件商品各个方面的优劣情况。提出利用三层CRF模型进行情感极性分类及强度分析。在CRF模型中,融合了词、词性、语气词、程度词、方面和评价词的共现等特征。在情感句识别、情感极性分类...
通过对商品评论进行基于方面的情感分析,可以得到某件商品各个方面的优劣情况。提出利用三层CRF模型进行情感极性分类及强度分析。在CRF模型中,融合了词、词性、语气词、程度词、方面和评价词的共现等特征。在情感句识别、情感极性分类和情感强度分析上得到的F1值分别为86.3%、77.2%、70.7%,证明了:a)分层CRF模型在各个层次的任务中都能取得较好的结果;b)语气词、程度词、方面和评价词的共现特征在情感分类时的有效性。
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关键词
商品评论
情感
分类
情感强度分析
条件随机场
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题名
利用三层条件随机场模型进行情感极性分类及强度分析
被引量:
5
1
作者
李向前
李军伟
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第4期986-990,共5页
文摘
通过对商品评论进行基于方面的情感分析,可以得到某件商品各个方面的优劣情况。提出利用三层CRF模型进行情感极性分类及强度分析。在CRF模型中,融合了词、词性、语气词、程度词、方面和评价词的共现等特征。在情感句识别、情感极性分类和情感强度分析上得到的F1值分别为86.3%、77.2%、70.7%,证明了:a)分层CRF模型在各个层次的任务中都能取得较好的结果;b)语气词、程度词、方面和评价词的共现特征在情感分类时的有效性。
关键词
商品评论
情感
分类
情感强度分析
条件随机场
Keywords
product reviews
sentiment classification
sentiment strength analysis
conditional random fields
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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作者
出处
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被引量
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1
利用三层条件随机场模型进行情感极性分类及强度分析
李向前
李军伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017
5
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