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基于句法信息的微博情绪识别方法研究
被引:22
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
黄磊
论文数:
引用数:
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机构:
李寿山
论文数:
引用数:
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机构:
周国栋
机构
:
[1]
苏州大学计算机科学与技术学院
来源
:
计算机科学
|
2017年
/ 44卷
/ 02期
关键词
:
自然语言处理;
微博;
情绪识别;
POS序列模式;
句法树;
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
:
情绪识别旨在自动识别文本是否含有情绪。情绪识别是情感分析研究中的一项基本任务。针对该任务,提出了一种基于句法信息的微博文本情绪识别方法。该方法的特色在于充分考虑了微博文本的句法信息。具体实现中,首先利用词性标注(POS)序列和结构句法树来表示句法信息,以分别提取POS序列模式、重写规则和二元句法标签作为特征进行文本表示;然后利用最大熵分类算法对微博文本进行情绪识别。实验结果表明,所提方法能够获得较好的识别效果。
引用
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页数:6
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苏州大学计算机科学与技术学院
李逸薇
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江西师范大学学报(自然科学版),
2013,
37
(02)
:120
-124
[6]
Annotating Expressions of Opinions and Emotions in Language.[J].Janyce Wiebe;Theresa Wilson;Claire Cardie.Language Resources and Evaluation.2006, 2-3
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共 6 条
[1]
基于卷积树核的中文微博情感要素识别
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