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基于多词典融合的词汇语义倾向判别
被引量:
3
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作者
刘清松
张仰森
《计算机技术与发展》
2015年第5期104-109,共6页
文本情感倾向性判别是情感分析的重要组成部分,而精确的词汇情感计算是文本情感倾向性判别的基础。基于词汇知识库的情感词倾向判别计算引起了学者们的广泛关注与研究。文中融合国内知名的三大词典:How Net、同义词词林、情感词汇本体,...
文本情感倾向性判别是情感分析的重要组成部分,而精确的词汇情感计算是文本情感倾向性判别的基础。基于词汇知识库的情感词倾向判别计算引起了学者们的广泛关注与研究。文中融合国内知名的三大词典:How Net、同义词词林、情感词汇本体,重新对基准词对做进一步的归纳与总结,从不同的角度构建三类等价情感倾向集合并提出两种处理集合的策略,建立了待定情感词与特定等价情感倾向集合的情感映射关系。实验结果表明:该方法获得的最高准确率可达91.62%,平均正确率85.31%,符合人们对词语的情感倾向认识。
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关键词
HOWNET
情感词汇本体
同义词词林
等价情感倾向集合
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题名
基于多词典融合的词汇语义倾向判别
被引量:
3
1
作者
刘清松
张仰森
机构
北京信息科技大学人工智能实验室
出处
《计算机技术与发展》
2015年第5期104-109,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370139)
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519)
+1 种基金
北京市教委专项基金(PXM2013_014224_000042
PXM2014_014224_000067)
文摘
文本情感倾向性判别是情感分析的重要组成部分,而精确的词汇情感计算是文本情感倾向性判别的基础。基于词汇知识库的情感词倾向判别计算引起了学者们的广泛关注与研究。文中融合国内知名的三大词典:How Net、同义词词林、情感词汇本体,重新对基准词对做进一步的归纳与总结,从不同的角度构建三类等价情感倾向集合并提出两种处理集合的策略,建立了待定情感词与特定等价情感倾向集合的情感映射关系。实验结果表明:该方法获得的最高准确率可达91.62%,平均正确率85.31%,符合人们对词语的情感倾向认识。
关键词
HOWNET
情感词汇本体
同义词词林
等价情感倾向集合
Keywords
HowNet
HowNet
affective
lexicon
ontology
Tongyici-Cilin
emotion-equal
set
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于多词典融合的词汇语义倾向判别
刘清松
张仰森
《计算机技术与发展》
2015
3
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