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基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算
被引量：
10
1
作者
王晓东
王娟
张征
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第6期1678-1681,1684,共5页
如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续...
如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值。实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02%。
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关键词
情感词汇本体
主观性句子
3-POS模型
倾向性计算
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职称材料
融合词典的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法
2
作者
公确多杰
索南才让
才藏太
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期918-926,共9页
针对藏文情感分析研究中,由于藏文缺乏公开的情感词典和能结合上下文的深度学习模型等导致的分类效果欠佳问题,构建一个规模可观的藏文情感词典,结合基于改进的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法,在哈工大开源的CINO多语言的通用预训练...
针对藏文情感分析研究中,由于藏文缺乏公开的情感词典和能结合上下文的深度学习模型等导致的分类效果欠佳问题,构建一个规模可观的藏文情感词典,结合基于改进的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法,在哈工大开源的CINO多语言的通用预训练语言模型上进行微调。实验结果表明,本文方法能够有效提高情感分类的准确率,验证了方法的有效性。模型在分类准确率和泛化能力上的表现优于相关工作,为进一步研究藏文文本情感分类问题提供一种思路和实验证据。
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关键词
情感
分类
情感
词典
情感词汇本体
库
BERT-BiGRU
CINO
藏语句子
深度学习
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职称材料
基于监督学习的微博情感分类方法
被引量：
3
3
作者
朱晓光
聂培尧
林培光
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第8期238-242,共5页
随着在线社交网络的快速发展,微博平台上聚集了大量的包含情感的主观句。微博情感可影响受众的观点形成,作用于商务智能、政策制定,甚至是股票市场。微博情感分类是指如何从微博中自动抽取出情感极性和不同的情感分类,如喜爱、愤怒、惊...
随着在线社交网络的快速发展,微博平台上聚集了大量的包含情感的主观句。微博情感可影响受众的观点形成,作用于商务智能、政策制定,甚至是股票市场。微博情感分类是指如何从微博中自动抽取出情感极性和不同的情感分类,如喜爱、愤怒、惊奇等。结合情感词汇本体和同义词词林,从微博中抽取不同类别的特征,运用监督学习方法进行情感分类,在学习过程中优化不同的模型,并分别进行误差和拟合分析,比较不同模型的性能。分类算法在NLP&CC 2013的评测任务中取得了具有竞争性的结果。
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关键词
微博
情感
分类
监督学习
情感词汇本体
同义词词林
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职称材料
题名
基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算
被引量：
10
1
作者
王晓东
王娟
张征
机构
河南师范大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第6期1678-1681,1684,共5页
基金
河南省科技攻关计划项目(102300410198)
文摘
如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值。实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02%。
关键词
情感词汇本体
主观性句子
3-POS模型
倾向性计算
Keywords
sentiment words ontology
subjective sentence
3-POS model
orientation computation
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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职称材料
题名
融合词典的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法
2
作者
公确多杰
索南才让
才藏太
机构
青海师范大学计算机学院
青海师范大学藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期918-926,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62266037)
国家社科基金项目(23BYY078)
+1 种基金
教育部社科基金项目(2021XJA740001)
教育部人文社科基金项目(21XJA740001)。
文摘
针对藏文情感分析研究中,由于藏文缺乏公开的情感词典和能结合上下文的深度学习模型等导致的分类效果欠佳问题,构建一个规模可观的藏文情感词典,结合基于改进的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法,在哈工大开源的CINO多语言的通用预训练语言模型上进行微调。实验结果表明,本文方法能够有效提高情感分类的准确率,验证了方法的有效性。模型在分类准确率和泛化能力上的表现优于相关工作,为进一步研究藏文文本情感分类问题提供一种思路和实验证据。
关键词
情感
分类
情感
词典
情感词汇本体
库
BERT-BiGRU
CINO
藏语句子
深度学习
Keywords
sentiment analysis
emotion dictionary
emotional vocabulary ontology database
BERT-BiGRU
CINO
Tibetan sentences
deep learning
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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职称材料
题名
基于监督学习的微博情感分类方法
被引量：
3
3
作者
朱晓光
聂培尧
林培光
机构
山东财经大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第8期238-242,共5页
基金
教育部人文社科一般项目(10YJC880076)
教育部人文社会科学专项任务项目(12JD710120
+2 种基金
13JDSZ2084)
山东省自然科学基金项目(ZR2010FL008)
济南市科技局科技明星计划项目(2013010)
文摘
随着在线社交网络的快速发展,微博平台上聚集了大量的包含情感的主观句。微博情感可影响受众的观点形成,作用于商务智能、政策制定,甚至是股票市场。微博情感分类是指如何从微博中自动抽取出情感极性和不同的情感分类,如喜爱、愤怒、惊奇等。结合情感词汇本体和同义词词林,从微博中抽取不同类别的特征,运用监督学习方法进行情感分类,在学习过程中优化不同的模型,并分别进行误差和拟合分析,比较不同模型的性能。分类算法在NLP&CC 2013的评测任务中取得了具有竞争性的结果。
关键词
微博
情感
分类
监督学习
情感词汇本体
同义词词林
Keywords
Microblogging Sentiment classification Supervised learning Emotional lexicon ontology Synonymy thesaurus
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算
王晓东
王娟
张征
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合词典的BERT-BiGRU的藏语句子情感分类方法
公确多杰
索南才让
才藏太
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于监督学习的微博情感分类方法
朱晓光
聂培尧
林培光
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
3
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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