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题名面向汽车领域对象级知识增强情感分析模型研究
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作者
骆仕杰
韩抒真
金日泽
汪剑鸣
李轩冰
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机构
天津工业大学网络安全和信息化办公室
天津工业大学计算机科学与技术学院
天津中医药大学图书馆
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第1期135-142,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61806142)资助
天津市科学技术局项目(19PTZWHZ00020)资助
中国学位与研究生教育学会项目(2020MSA50)资助。
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文摘
面对汽车评论中对各项指标情感分类分析的需求,本研究提出了两部分任务:一是识别汽车评价对象并抽取情感要素;二是进行基于情感知识增强的情感分类分析.本文借助点互信息方法(PMI),探究对象词语与情绪词语的联系,进一步运用文本情感要素分析方法,构建了一种基于情感知识增强的汽车评论对象级情感分析模型(OLSCA).该模型首先采用PMI方法确定汽车评价关键指标与情绪词语极性的关系,接着通过自动情感词语掩盖及情感对象预测分析,形成词语、词语极性、对象级情感关系三部分的预测目标,生成针对标记对象的情感分类结果.实验证明,OLSCA在汽车评价领域对短文本评论进行情感分类分析,相较于传统文本语义情感分析有更大实际价值,有助于根据用户评价意图,全面构建汽车综合评价体系.
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关键词
PMI
对象级情感分析
情感知识增强
用户评价意图
汽车评价体系
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Keywords
PMI
object-level sentiment analysis
emotion knowledge enhancement
user evaluation intent
vehicle evaluation system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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