基于统计的计算语言模型

本文阐述了基于统计的计算语言模型的基本原理，并综述了现有几种主要的基于统计的计算语言模型，分析了各种基于统计的计算语言模型的原理以及优缺点。

面向互联网评论情感分析的中文主观性自动判别方法研究

作为非结构化信息挖掘的一个新兴领域,网络评论情感分析引起了人们的极大兴趣。利用对互联网上客户评论信息的挖掘与分析结果,消费者可以了解其他用户的态度倾向分布,做出更好的购买决策。销售商和生产商可以获得用户对其商品和服务的反馈,了解用户对自己和对竞争对手的评价,从而改进产品、改善服务,获得竞争优势。实现情感分析的前提是有效识别文本中表达主观感情、态度和观点的内容,对文本中的主观性成分进行判断。目前,这一领域的研究主要针对英文评论进行。随着中文网络信息的不断发展,如何对中文网络评论进行自动情感分析已经成为一个迫切需要解决的问题。中文评论情感分析中的一个基础性的问题就是如何对中文评论的主观性进行判断。本文提出了一种根据连续双词词类组合模式(2-POS)自动判断句子主观性程度的方法。在对主观句与客观句的分类试验中,两类语句的查准率和查全率都已接近目前英文同类研究的结果,初步表明了该方法的可行性。