细粒度意见挖掘中维吾尔语文本情感分析研究

被引：11

作者：

罗亚伟 ^{[1
]}

田生伟 ^{[2
]}

禹龙 ^{[3
]}

吐尔根依布拉音 ^{[1
]}

艾斯卡尔艾木都拉 ^{[2
]}

机构：

[1] 新疆大学信息科学与工程学院

[2] 新疆大学软件学院

[3] 新疆大学网络中心

来源：

中文信息学报 | 2016年 / 30卷 / 01期

关键词：

细粒度; 陈述级; 情感分析; CRFs; 维吾尔语;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

传统的情感分析研究通过分析,确定词语、句子或篇章的情感,但忽略了情感表达的主题。针对这一不足,该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈述级情感分析方法。第一层模型识别意见型文本中的主题词和意见词,确定意见陈述的范围,并将识别结果传递给第二层模型,将其作为重要特征之一,用于陈述级情感分析。细粒度意见挖掘中情感分析的目标是构建<意见陈述,主题词,意见词,情感>四元组。该方法用于维吾尔语陈述级情感分析的准确率为77.41%,召回率为78.51%,证明了该方法在细粒度意见挖掘中情感分析任务上的有效性。

引用

页码：140 / 147+169 +169

页数：9

共 8 条

[1]

基于情感关键句抽取的情感分类研究 [J].