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加权维吾尔语句子倾向性分析
被引量:
2
1
作者
年梅
刘若兰
+1 位作者
玛尔哈巴.艾赛提
范祖奎
《计算机系统应用》
2016年第7期171-175,共5页
准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典How Net、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了...
准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典How Net、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法.利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地.
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关键词
极性
情感
词
情感修饰成分
加权算法
情感
倾向性分析
维吾尔语
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职称材料
题名
加权维吾尔语句子倾向性分析
被引量:
2
1
作者
年梅
刘若兰
玛尔哈巴.艾赛提
范祖奎
机构
新疆师范大学计算机科学技术学院
新疆师范大学文学院
新疆警察学院语言系
出处
《计算机系统应用》
2016年第7期171-175,共5页
基金
国家自然科学基金(61163064)
教育部人文社会科学工程科技人才培养专项(15JDGC022)
+1 种基金
新疆"十一五"规划项目(070708)
新疆师范大学校级教学改革研究一般项目(SDJGY2014-01)
文摘
准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提.本文提出了利用中文极性情感词典How Net、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法.利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地.
关键词
极性
情感
词
情感修饰成分
加权算法
情感
倾向性分析
维吾尔语
Keywords
polar emotion words
emotional modifier
weighted algorithm
sentiment orientation analysis
Uyghur
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加权维吾尔语句子倾向性分析
年梅
刘若兰
玛尔哈巴.艾赛提
范祖奎
《计算机系统应用》
2016
2
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