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基于SVM的文本词句情感分析
被引:28
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
杨经
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
林世平
机构
:
[1]
福州大学数学与计算机科学学院
来源
:
计算机应用与软件
|
2011年
/ 28卷
/ 09期
关键词
:
情感词;
情感分析;
支持向量机;
特征选择;
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
:
近年来,文本情感倾向性分析已成为自然语言处理领域的热点,在垃圾过滤、文本分类、网络舆情分析等领域有广泛的应用。将研究中文文本词句的情感分析问题,重点解决喜、怒、哀、惧四类粒度大的情感分析问题。首先构建喜、怒、哀、惧基准情感词,然后对情感词特征进行分析,进而挖掘潜在情感词,最后使用支持向量机分类的方法融合词特征、词性特征、语义特征等各种特征,对句子进行情感识别及分类。实验表明,在COAE2009评测任务情感词句识别此方法是合理和有效的。
引用
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页码:225 / 228
页数:4
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(01)
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基于多重标记CRF的句子情感分析研究 .2 王根,赵军. 全国第九届计算语言学学术会议 . 2007
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