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基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型
被引量：
3
1
作者
张素智
樊得强
李宝燕
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2011年第1期80-84,共5页
展示了一种新的基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型,固定情感词元模型(fixed sentiment terms model).该方法利用基于固定情感词元的3种特定搭配模式来构造识别算法,通过基于增量的tf-idf模型的相关用户反馈不断更新特征词元集合...
展示了一种新的基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型,固定情感词元模型(fixed sentiment terms model).该方法利用基于固定情感词元的3种特定搭配模式来构造识别算法,通过基于增量的tf-idf模型的相关用户反馈不断更新特征词元集合.通过与传统的情感识别方法相比较,此方法可以较为明显地提高情感分类的效率和准确率.
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关键词
语言学结构
固定
情感
词
元
增量的tf-idf模型
情感
特征选择
情感
分类器
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职称材料
题名
基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型
被引量：
3
1
作者
张素智
樊得强
李宝燕
机构
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2011年第1期80-84,共5页
基金
河南省重点科技攻关项目
编号082102210054
+1 种基金
郑州市科技攻关项目
编号0910SGYG23259-3
文摘
展示了一种新的基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型,固定情感词元模型(fixed sentiment terms model).该方法利用基于固定情感词元的3种特定搭配模式来构造识别算法,通过基于增量的tf-idf模型的相关用户反馈不断更新特征词元集合.通过与传统的情感识别方法相比较,此方法可以较为明显地提高情感分类的效率和准确率.
关键词
语言学结构
固定
情感
词
元
增量的tf-idf模型
情感
特征选择
情感
分类器
Keywords
linguistic structure
fixed sentimental terms
incremental tf-idf model
sentimental feature extraction
sentimental classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络评论语言学结构的情感倾向识别模型
张素智
樊得强
李宝燕
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2011
3
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