面向汽车评论的细粒度情感分析方法研究

被引：7

作者：

陈炳丰 ^{[1
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郝志峰 ^{[1
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蔡瑞初 ^{[1
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温雯 ^{[1
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王丽娟 ^{[1
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黄浩 ^{[1
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蔡晓凤 ^{[1
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机构：

[1] 广东工业大学计算机学院

[2] 佛山科学技术学院数学与大数据学院

来源：

广东工业大学学报 | 2017年 / 34卷 / 03期

基金：

广东省科技计划; 广东省自然科学基金;

关键词：

汽车评论; 情感分析; 情感词典; 细粒度; 条件随机场;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

情感分析方法能够在海量的汽车评论信息中挖掘出有价值的信息,在汽车产品设计、品牌营销等方面具有较大的应用价值.针对汽车评论分析的细粒度分析要求,本文提出了基于实体的细粒度情感分析方法.首先,对汽车评论数据进行文本细粒度处理,然后采用Linear-chain CRF模型对评论数据进行情感实体识别和情感倾向分类;再对Linearchain CRF模型进行改进,提出了一种构造双层结构的CRF模型的方法,解决2个任务间的关联问题.实验结果表明,双层结构CRF模型的情感分析效果优于Linear-chain CRF模型,能够满足汽车评论在情感实体识别与情感倾向分类的需求.

引用

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页数：7

共 10 条

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