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基于单层标注级联模型的篇章情感倾向分析
被引:10
作者:
李本阳
关毅
董喜双
李生
机构:
[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
来源:
关键词:
情感倾向分析;
情感分类;
级联模型;
最大熵;
支持向量机;
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:
情感分类是目前篇章情感分析的主要方法,但该方法存在难以融入中文结构特征的问题。针对此问题,采用级联模型对篇章情感倾向进行分析,将篇章情感倾向分析分为两层:小句级和篇章级,对篇章情感倾向分析引入小句级的情感分析。该文使用最大熵模型处理小句级情感分类,小句级的输出作为上层篇章级的输入,并结合句型特征和句子位置等信息作为特征,采用支持向量机模型进行篇章级情感分类。同时对于级联模型中双层标注问题,基于交叉验证的思想提出了单层标注级联模型,避免了多层标注工作以及错误。实验结果表明,该方法的准确率较传统情感分类方法提高了2.53%。
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