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基于不同关键词提取算法的维吾尔文本情感辨识

2017-03-15分类号:TP391.1

【作者】赛牙热·依马木  热依莱木·帕尔哈提  艾斯卡尔·艾木都拉  李志军  
【部门】新疆大学信号与信息处理重点实验室  
【摘要】该文在研究不同的关键词提取方法的基础上,针对维吾尔语文本中的生气、高兴等常见情感类型进行情感辨识研究。结合维吾尔文本句子中的情感表达特点,用TextRank、稀疏判别分析(sparse discriminant analysis,SDA)和稀疏支持向量机(sparse support vector machine,Sparse SVM)等提取方法得到具有代表性的关键词集,并基于这些关键词集进行特征提取和情感模型构造。该文从电影电视剧中演员的维吾尔语台词、小说等文本中选取含有生气和高兴2种情感文本的句子,构
【关键词】TextRank  稀疏判别分析(SDA)  稀疏支持向量机(Sparse SVM)  情感识别  维吾尔语
【基金】国家社科基金资助项目(13BYY062);; 国家自然科学基金资助项目(61163033,61065005);; 教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-10-0969);; 新疆维吾尔自治区高新技术发展研究计划项目(201312103)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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