网络舆情意见挖掘中极性词典构建和极性识别方法研究

被引：13

作者：

曹树金 ^{[1
]}

张学莲 ^{[2
]}

陈忆金 ^{[3
]}

机构：

[1] 中山大学资讯管理学院

[2] 中国农业银行广州市分行东城支行

[3] 仲恺农业工程学院

来源：

关键词：

舆情; 意见挖掘; 极性词; 极性词典; 极性识别;

D O I：

10.13366/j.dik.2012.01.003

中图分类号：

TP393.09 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

本研究通过对网络新词的构造规律分析,对表达情感的网络新词进行识别算法的设计,提出基于HowNet和网络情感词的极性词典的人工构建方法,引进了同义词表减少手工构建的工作量,并抓住网络新词往往是现有情感词的其他形式这一特点,设计了针对表达情感的网络新词的自动识别方法,进一步扩展极性词的收录范围。

引用

页码：60 / 65

页数：6