改进的基于语义理解的文本情感分类方法研究

被引：4

作者：

王日宏 ^{[1
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崔兴梅 ^{[1
]}

周炜 ^{[1
]}

王成龙 ^{[2
]}

李永珺 ^{[1
]}

机构：

[1] 青岛理工大学计算机工程学院

[2] 中国联合网络通讯有限公司济南软件研究院

来源：

计算机科学 | 2017年 / 44(S2)卷 / S2期

关键词：

改进语义理解; 文本情感分类; 否定词; 程度副词; 句子结构化模板;

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：

文本分类在信息检索、Web文档自动分类、数字图书馆、自动文摘、文档的组织和管理等多个领域都有着广泛的应用。提出一种改进的基于语义理解的文本情感分类方法,在情感相似度计算中加入情感义原来重新修正定义,并综合情感短语倾向性的研究,侧重情感词与否定词、程度副词的组合形式分析,重点提出否定词程度副词综合处理模块。结合以连词为划分标准的语句情感倾向性分类处理,提出一种文本倾向度算法,以实现基于语义理解的文本情感分类。实验结果表明,与传统的语义理解算法相比,该方法的分类效果有了一定程度的提升。

引用

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页数：6

共 12 条

[1]

基于统计的汉语词汇间语义相似度计算.[A].关毅;王晓龙;.全国第七届计算语言学联合学术会议.2003,

[2] 基于语义的微博短文本倾向性分析研究 [J].