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题名在线评论情感分析中固定搭配特征提取方法研究
被引量:26
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作者
王祖辉
姜维
李一军
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机构
哈尔滨工业大学信息管理与信息系统研究所
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出处
《管理工程学报》
CSSCI
北大核心
2014年第4期180-186,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71202168
71271066)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HIT.NSRIF2010083)
黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(12511435)
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文摘
有效和稳定的特征提取和特征表示是提高在线评论情感分析性能的重要因素。在常规的连续词袋性、触发对等特征的基础上,本文研究在线评论中固定搭配特征的提取与表示方法,提出结合互信息和平均互信息、基于粗糙集两种策略用于固定搭配特征提取,并从特征抽取方法的有效性和稳定性分析出发考查所抽取的固定搭配其内部及外部稳定性,并将经筛选的固定搭配特征融合于多种情感分析模型中进行情感分析。真实酒店评论数据上的实验表明,固定搭配特征的恰当表示和筛选有效改善情感分析模型的分类精度,此外研究发现评论中情感特征词分布不均衡情况下采用可变精度粗规则的提取策略有助于提高情感分析的分类精度。
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关键词
情感分析
固定搭配特征提取
互信息与平均互信息
粗糙集
支持向量机
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Keywords
sentiment analysis
regular collocation features extraction
mutual information and average mutual information
rough sets
support vector machine
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于粗糙集的在线评论情感分析模型
被引量:3
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作者
王祖辉
姜维
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机构
哈尔滨工业大学信息管理与信息系统研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第16期1-4,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70801022)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HIT.NSRIF.2010083)
+1 种基金
中国博士后科学基金资助项目(20090450973)
黑龙江省教育厅科学技术研究基金资助项目(12511435)
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文摘
针对在线评论情感分析的复杂特征抽取问题,提出一种基于粗糙集的在线评论情感分析模型。分析传统词袋性特征,指出固定搭配特征在情感极性判别中的作用,采用粗糙集方法挖掘在线评论中的固定搭配特征,将其融合于SVM与Naive Bayes等情感分析模型中。实际酒店的在线评论情感分析结果表明,增加粗规则后,SVM模型与Naive Bayes模型获得的评论情感判别精度都有所提高。
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关键词
情感分析
粗糙集
特征提取
词袋特征
固定搭配特征
支持向量机
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Keywords
sentiment analysis
rough set
feature extraction
word bag feature
regular collocation feature
Support Vector Machine(SVM)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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