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基于双语词典的微博多类情感分析方法
被引量:
32
1
作者
栗雨晴
礼欣
+2 位作者
韩煦
宋丹丹
廖乐健
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2068-2073,共6页
现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分...
现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分析,以便更准确有效捕捉群体意见,及时发现社会舆论倾向.通过与多数投票算法、支持向量机算法、基于余弦距离的K近邻分类算法相比,本文提出的基于双语词典的多类情感分析模型具有良好的分类效果,其在分类准确率、F1值等方面都有明显提高.
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关键词
双语语义倾向性分析
半监督高斯混合模型
相对熵
情感词典
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职称材料
题名
基于双语词典的微博多类情感分析方法
被引量:
32
1
作者
栗雨晴
礼欣
韩煦
宋丹丹
廖乐健
机构
北京理工大学计算机学院
北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2068-2073,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(No.2013CB329605)
国家自然科学基金(No.61300178)
文摘
现有微博文本情感分析方法多面向单一语种语料,如:中文语料.但是,中英文搭配使用的表达习惯已逐渐成为个体意见表达的重要形式.本文提出一种基于双语词典的多类情感分析方法,通过构建双语多类情感词典对微博文本进行多分类语义倾向性分析,以便更准确有效捕捉群体意见,及时发现社会舆论倾向.通过与多数投票算法、支持向量机算法、基于余弦距离的K近邻分类算法相比,本文提出的基于双语词典的多类情感分析模型具有良好的分类效果,其在分类准确率、F1值等方面都有明显提高.
关键词
双语语义倾向性分析
半监督高斯混合模型
相对熵
情感词典
Keywords
bilingual semantic orientation analysis
semi-supervised gaussian mixture model(Semi-GMM)
Kull back-Leibler divergence
sentiment lexicon
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
H085.5 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双语词典的微博多类情感分析方法
栗雨晴
礼欣
韩煦
宋丹丹
廖乐健
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
32
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职称材料
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参考文献
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