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面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法
被引量:
29
1
作者
贺飞艳
何炎祥
+2 位作者
刘楠
刘健博
彭敏
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期48-54,共7页
结合TF-IDF方法与方差统计方法,提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断,后细粒度情感判断的处理方法,构建细粒度情感分析与判断流程,并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料...
结合TF-IDF方法与方差统计方法,提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断,后细粒度情感判断的处理方法,构建细粒度情感分析与判断流程,并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证,结果表明该方法具有较好的抽取效果。
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关键词
自然语言处理
文本情感分析
细粒度情感
多分类特征抽取
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职称材料
题名
面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法
被引量:
29
1
作者
贺飞艳
何炎祥
刘楠
刘健博
彭敏
机构
武汉大学计算机学院
军事经济学院军需系
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期48-54,共7页
基金
国家自然科学基金(61070083)
国家科技支持计划子课题(2011BAK08B03-01)资助
文摘
结合TF-IDF方法与方差统计方法,提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断,后细粒度情感判断的处理方法,构建细粒度情感分析与判断流程,并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证,结果表明该方法具有较好的抽取效果。
关键词
自然语言处理
文本情感分析
细粒度情感
多分类特征抽取
Keywords
natural language processing
text sentiment analysis
fine-grained sentiment analysis
multi-class feature extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法
贺飞艳
何炎祥
刘楠
刘健博
彭敏
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
29
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