基于情感词汇本体的主观性句子倾向性计算

如何有效提取句子的主观信息,计算主观性句子倾向性,并对其情感进行细粒度分析,成为一个热门的研究话题。提出了一种基于情感本体的主观性句子倾向性分析方法,分析句子的上下文语义关系,建立规则集。依据情感词汇本体和规则集,提出连续三词词类组合(3-POS)模型识别主观性句子,最后计算主观性句子倾向性值。实验结果表明,该模型对主观性句子的倾向性进行识别和计算的准确率达到81.02%。

基于主题模型的主观性句子识别

主观性句子识别旨在发现文本集合中具有观点的句子。本文基于概率主题模型,提出融合主题的主观性句子识别模型。该模型通过考虑主题因素识别句子主观性,同时挖掘文本集合中的潜在主观性主题。提出的模型是一个弱监督生成模型,不需要大量的标记语料进行训练,仅需要一小部分领域独立的主观性词典修改模型的先验。实验证明,提出的模型能有效地提高句子识别召回率和F值,同时抽取的主观性主题具有较强的语义信息。