基于语义理解的文本倾向性识别机制

文本倾向性识别在垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用。本文提出了基于语义理解的文本倾向性识别机制。其主要思想是首先计算词汇与知网中已标注褒贬性的词汇间的相似度,获取词汇的倾向性;再选择倾向性明显的词汇作为特征值,用SVM分类器分析文本的褒贬性;最后采用否定规则匹配文本中的语义否定的策略提高分类效果,同时处理程度副词附近的褒义词和贬义词,以加强对文本褒贬义强度的识别。

一种基于图的情感基准词选择方法

作为文本情感分析的前提和基础,词语的情感极性判别显得尤为重要。现有利用情感基准词进行词语的情感倾向研究中,情感基准词的选择多数基于研究者的人工判别或词语的使用频率。以上方式存在着随机性和主观性的缺陷,并且难以保证对词典中语义关系的全面覆盖。本文提出以候选基准词为顶点,两词间的知网相似度作为边的权重设定参数来构建情感词的无向图。将图中结点的中介性值作为基准词的选择依据,从而保证所选基准词的可靠性。实验证明,通过该方法选取出来的基准词在词的情感倾向分类中具有较高的准确率。