基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法

被引：20

作者：

孙劲光 ^{[1
]}

马志芳 ^{[2
]}

孟祥福 ^{[1
]}

机构：

[1] 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

[2] 辽宁工程技术大学研究生学院

来源：

计算机工程 | 2013年 / 39卷 / 12期

关键词：

观点挖掘; 文本挖掘; 情感分类; 云模型; 情感词属性; 文本特征提取;

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：

受语言固有的模糊性、随机性以及传统文本特征词权重值计算方法不适用于情感词等因素的影响,文本情感分类的正确率很难达到传统文本主题分类的水平。为此,提出一种基于情感词属性和云模型的情感分类方法。结合情感词属性和简单句法结构以确定情感词的权重值,并利用云模型对情感词进行定性定量表示的转换。实验结果表明,该方法对情感词权重值计算是有效的,召回率最高达到78.8%,且与基于词典的方法相比,其文本情感分类结果更精确,正确率最高达到68.4%,增加了约9%的精度。

引用

页码：211 / 215+222 +222

页数：6

共 6 条

[1]

基于MB-LDA模型的微博主题挖掘 [J].