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基于极性词典的中文微博客情感分类
被引量：
27
1
作者
王勇
吕学强
+1 位作者
姬连春
肖诗斌
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第1期34-37,126,共5页
微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情...
微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。
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关键词
微博客
情感分类
词典
语言学特征
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职称材料
题名
基于极性词典的中文微博客情感分类
被引量：
27
1
作者
王勇
吕学强
姬连春
肖诗斌
机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点
新华网络股份有限公司
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第1期34-37,126,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61271304)
国家科技支撑计划课题(2011BAH11B03)
北京市教委科技发展计划项目(KM201211232023)
文摘
微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。
关键词
微博客
情感分类
词典
语言学特征
Keywords
microblogging
sentiment
classification
lexicons
linguistics
features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极性词典的中文微博客情感分类
王勇
吕学强
姬连春
肖诗斌
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
27
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