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基于极性等级法的观点词词典自动扩展研究

2019-10-30分类号:TP391.1

【作者】史伟  
【部门】湖州师范学院商学院  
【摘要】在大多数与观点挖掘和情感分析相关的任务中,都必须计算某些观点表达的语义倾向(比如正面或负面评价)。最近的一些研究表明语义倾向依赖于应用领域,文章认为语义倾向更依赖于特定的目标——特征。介绍了一种以半监督方式在特定领域中构建特征级观点词词典的方法:从一小部分已标注的文档开始归纳词汇,然后使用一种新的基于排序算法(极性等级法)的图,从更大部分未标注的文档中自动将观点词词典进行扩展。选择了两个不同领域(手机和婚纱摄影)的评论集进行了构建方法的效果评估。最后得到的方法仅使用少量已标注的文档,产生的特征级的观点词词典领域独立,并具有更好的查准率和查全率。
【关键词】观点词词典  极性等级法  特征级  自动扩展  情感分析  文本语义特征
【基金】浙江省高校重大人文社科项目攻关计划项目“社交化短文本大数据挖掘研究:情感分析的视角”的研究成果,项目编号:2016QN003
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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