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基于K-近邻算法的文本情感分析方法研究
被引量:
10
1
作者
樊娜
安毅生
李慧贤
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第3期1160-1164,共5页
为了识别网络文本的情感倾向性,通过分析文本结构以及情感表达的特点,提出了一种基于K-近邻的文本情感分析方法,将整个文本的情感划分为局部情感和全局情感。建立条件随机场模型,确定文本中的局部情感,通过K-近邻算法计算文本的全局情...
为了识别网络文本的情感倾向性,通过分析文本结构以及情感表达的特点,提出了一种基于K-近邻的文本情感分析方法,将整个文本的情感划分为局部情感和全局情感。建立条件随机场模型,确定文本中的局部情感,通过K-近邻算法计算文本的全局情感。实验结果表明,与传统机器学习方法相比,该方法能细粒度、多层次的分析文本的情感,同时能有效提高情感分析的准确率。
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关键词
情感
分析
局部
情感
全局情感
层次化模型
条件随机场模型
K-近邻算法
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职称材料
题名
基于K-近邻算法的文本情感分析方法研究
被引量:
10
1
作者
樊娜
安毅生
李慧贤
机构
长安大学信息工程学院
西北工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第3期1160-1164,共5页
基金
国家自然科学基金项目(50978030)
陕西省自然科学基金项目(2009-jm8002-1)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20096102120045)
文摘
为了识别网络文本的情感倾向性,通过分析文本结构以及情感表达的特点,提出了一种基于K-近邻的文本情感分析方法,将整个文本的情感划分为局部情感和全局情感。建立条件随机场模型,确定文本中的局部情感,通过K-近邻算法计算文本的全局情感。实验结果表明,与传统机器学习方法相比,该方法能细粒度、多层次的分析文本的情感,同时能有效提高情感分析的准确率。
关键词
情感
分析
局部
情感
全局情感
层次化模型
条件随机场模型
K-近邻算法
Keywords
analyzing sentiment local sentiment global sentiment hierarchical model conditional random field models K-nearest neighbor algorithm
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K-近邻算法的文本情感分析方法研究
樊娜
安毅生
李慧贤
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012
10
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