面向短文本的情感折射模型
2017-02-24分类号:TP391.1
【部门】北京邮电大学经济管理学院 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
【摘要】移动互联网时代产生海量的简短网络信息,快速、准确地获取这些数据中用户表达的情感信息具有广泛的应用场景。本文考虑人类按顺序阅读文本以获取情感信息的习惯,利用光的折射对此进行模拟,提出一种面向短文本分类的情感折射模型(Sentiment Refraction Model,SRM)。首先,从若干种子情感词出发,利用word2vector及k最近邻分类算法启发式地构建包含喜、怒、哀、乐、惧、恶六类情感的情感词典,认定每类情感词具有同等强度的情感,且这些情感词在不同的上下文中具有一定的情感折射率。其次,针对一条短文
【关键词】情感分析 折射 情感折射率 情感词介质 情感极性
【基金】国家自然科学基金项目(61271304);; 教育部人文社会科学研究规划基金(16YJA630063)
【所属期刊栏目】情报学报
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