基于OC-SVM的新情感词识别

被引：3

作者：

付丽娜

肖和

姬东鸿

机构：

[1] 武汉大学计算机学院

来源：

计算机应用研究 | 2015年 / 32卷 / 07期

关键词：

情感分析; 情感词库; 极性标注; 新词发现;

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：

当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法。提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5%。由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class support vector machine)对新词进行分类,获得新情感词,构建一个有效的新情感词识别系统。实验结果在召回率为26.6%的情况下,正确率可以达到45.7%,证明了算法的有效性。

引用

页码：1946 / 1948+1952 +1952

页数：4

共 14 条

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