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融合多种情感资源的微博情感分类研究
被引量:
5
1
作者
顾益军
刘小明
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期209-212,239,共5页
为了通过融合多种情感资源库中的词汇情感特征来提高微博情感分类精度,提出了一种词汇情感确定性度量的计算方法,并以此为基础将在多种情感词汇上获取的情感特征融合为词汇的综合情感特征,然后采用机器学习的分类方法实现微博观点句识...
为了通过融合多种情感资源库中的词汇情感特征来提高微博情感分类精度,提出了一种词汇情感确定性度量的计算方法,并以此为基础将在多种情感词汇上获取的情感特征融合为词汇的综合情感特征,然后采用机器学习的分类方法实现微博观点句识别和观点句情感倾向性判定。实验表明,本方法利用词汇的情感确定性度量,统一了词汇情感倾向性的强度度量,在观点句识别和观点句情感倾向性判定两个情感分类任务中都取得了较好的性能。
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关键词
情感确定性度量
情感
分类
观点句识别
情感
倾向性判定
微博
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职称材料
题名
融合多种情感资源的微博情感分类研究
被引量:
5
1
作者
顾益军
刘小明
机构
中国人民公安大学网络安全保卫学院
中原工学院计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期209-212,239,共5页
文摘
为了通过融合多种情感资源库中的词汇情感特征来提高微博情感分类精度,提出了一种词汇情感确定性度量的计算方法,并以此为基础将在多种情感词汇上获取的情感特征融合为词汇的综合情感特征,然后采用机器学习的分类方法实现微博观点句识别和观点句情感倾向性判定。实验表明,本方法利用词汇的情感确定性度量,统一了词汇情感倾向性的强度度量,在观点句识别和观点句情感倾向性判定两个情感分类任务中都取得了较好的性能。
关键词
情感确定性度量
情感
分类
观点句识别
情感
倾向性判定
微博
Keywords
Emotional polarity certainty
Sentiment classification
Sentiment sentence recognition
Emotional polarity classification
Microblog
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
融合多种情感资源的微博情感分类研究
顾益军
刘小明
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
5
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