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中文微博观点句识别及评价对象抽取方法
被引量:
3
1
作者
胡默之
姚天昉
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期81-89,共9页
根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价...
根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价对象。实验结果表明,将句法依存关系作为特征应用到中文微博观点句识别中能够取得不错的效果,明显提高了中文微博观点句的识别率。
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关键词
中文微博
情感倾向
评价对象
依赖分析
原文传递
题名
中文微博观点句识别及评价对象抽取方法
被引量:
3
1
作者
胡默之
姚天昉
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
携程计算机技术(上海)有限公司
出处
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期81-89,共9页
文摘
根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价对象。实验结果表明,将句法依存关系作为特征应用到中文微博观点句识别中能够取得不错的效果,明显提高了中文微博观点句的识别率。
关键词
中文微博
情感倾向
评价对象
依赖分析
Keywords
Chinese M icro-blog
sentiment polarity
opinion target
dependence analysis
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中文微博观点句识别及评价对象抽取方法
胡默之
姚天昉
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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