一种无指导的情感短语极性判别方法

在情感分析任务中,情感词或情感短语的极性判别是一项非常重要的任务。提出一种新的基于无指导学习的情感短语极性判别的方法。在该方法中,首先从新闻网站上抓取大量无标注的新闻评论数据。经过去除噪音并进行分词和词性标注之后,使用预先设定的模板抽取情感短语。然后人工标注少量种子词。通过分析种子词和情感短语的共现信息,最终得到情感短语的极性值。实验证明,这种方法可以有效判别情感短语的极性,并且能够用于句子级别的情感倾向分析。

维吾尔语褒贬情感词典构建研究

为实现维吾尔语网络内容的倾向性分析,进行维吾尔语情感词典的构建研究。首先对现有成果中的情感基准词进行汇总分析,筛选使用频率高、情感倾向强烈的词汇作为维文情感种子词,并利用维文同义词电子词典建立种子扩展词集;其次对HowNet、NTUSD以及大连理工大学开发的情感词典进行并运算,翻译为维吾尔语词汇构成候选词集合;最后利用语料库,计算候选词与种子词以及同义扩展词之间的点互信息值,判别候选词的极性并将其加入到相关的褒贬情感词库中。与汉语句子情感倾向评测实验结果比较,基于该词典的维吾尔语句子倾向性判断准确率和召回率基本相同。