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基于语义空间的藏文微博情感分析方法
被引量：
11
1
作者
袁斌
江涛
于洪志
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第3期682-685,共4页
藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建...
藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建特征空间,运用K-means方法聚类形成语义簇质心,将基于簇的TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明,该方法的情感分类效果均优于SVM+TF-IDF和naive Bayes+最大熵的方法。
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关键词
藏语微博
情感分类
语义空间
文本聚类
语义簇
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职称材料
题名
基于语义空间的藏文微博情感分析方法
被引量：
11
1
作者
袁斌
江涛
于洪志
机构
西北民族大学中国民族信息技术研究院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第3期682-685,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61262054)
甘肃省科技重大专项资助项目(1203FKDA033)
+1 种基金
西北民族大学中央专项资金资助研究生项目(Yxm2014001)
国家科技支撑计划资助项目(2014BAK10B03)
文摘
藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建特征空间,运用K-means方法聚类形成语义簇质心,将基于簇的TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明,该方法的情感分类效果均优于SVM+TF-IDF和naive Bayes+最大熵的方法。
关键词
藏语微博
情感分类
语义空间
文本聚类
语义簇
Keywords
Tibetan micro-blog
emotional classification
semantic space
text clustering
semantic clusters
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义空间的藏文微博情感分析方法
袁斌
江涛
于洪志
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016
11
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