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基于多特征融合的中文微博评价对象抽取方法 被引量:3
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作者 李景玉 张仰森 蒋玉茹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第2期378-383,共6页
中文微博的评价对象抽取作为中文微博情感分析的基础任务,受到研究者的广泛关注,有着重要的研究价值。结合微博文本的特点,对微博文本进行预处理,利用句法分析构建包括名词、名词短语、微博话题在内的评价对象候选集,再分别利用SVM模型... 中文微博的评价对象抽取作为中文微博情感分析的基础任务,受到研究者的广泛关注,有着重要的研究价值。结合微博文本的特点,对微博文本进行预处理,利用句法分析构建包括名词、名词短语、微博话题在内的评价对象候选集,再分别利用SVM模型、加权模型实现多特征融合的筛选候选评价对象方法,所用特征包括语义角色信息、最小距离和词频。算法经实验证明有效,在对候选评价对象进行筛选后,采用SVM模型的F值达到0.357 3,加权模型的F值达到0.405 9。 展开更多
关键词 评价对象 评价对象候选集 句法分析 语义角色标注 支持向量机
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