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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓淑卿 李玩伟 徐健
[目的/意义]针对传统的情感词词典构造方法对新词判断准确率不够理想,领域拓展性较差等问题,提出基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别模型。[方法/过程]以京东商城i Phone 6s的商品评论为语料,通过使用Stanford Parser句法分析工具、情感种子词典、基于评论语料的人工标注情感词典、手机对象词典等外部数据,构建基于句法依赖规则以及词性特征的情感词识别模型。[结果/结论]实验表明,该模型能有效识别手机领域中的情感词,准确率达到84.89%,且无需人工干预。[局限]情感词识别匹配模型规模偏小,模
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王东波 黄水清 何琳
[目的 /意义]先秦典籍在古代典籍中的地位极为重要。本文提出对先秦典籍进行词性自动标注的解决方法,以便更加准确地挖掘先秦典籍中的潜在知识。[方法 /过程]通过条件随机场模型,结合统计方法确定组合特征模板,并最终得到针对先秦典籍的词性自动标注算法模型。[结果 /结论]在先秦典籍自动分词的整个流程基础上,得到简单特征模板、组合特征模板下的词性自动标注模型,基于组合特征模板的词性标注模型调和平均值F达到94.79%,具有较强的推广和应用价值。在构建词性自动标注模型的过程中,通过融入字词结构、词语拼音和字词长度的
[期刊] 情报资料工作
[作者]
周知 梁宇
文章在概念层面上将标签分为事实型、主观型和个人化3类,根据相关元数据构建词表,并根据标签在用户生成内容中的句法构成制定识别规则,结合二者将标签进行分类。以中国最大的电影标注系统豆瓣网675351位用户的标签数据为例进行实验,实验的召回率为95.01%、准确率为96.19%、F1-measure为95.32%,结果表明这种方法可以较好地实现标签自动分类工作。
关键词：
社会化标签 自建词表 句法规则
[期刊] 情报学报
[作者]
徐飞 叶文豪 宋英华
词性自动标注的准确率和召回率直接影响到后续食品安全事件各个层面知识和应对策略挖掘的整体效果,不仅直接影响食品安全事件中术语、实体抽取的性能,而且在一定程度上决定了与食品安全事件相关的分类、聚类和关联知识挖掘的精准度。本文分别基于CRF、RNN、BiLSTM和BiLSTM-CRF等传统机器学习模型与深度学习模型对食品安全事件文本进行词性自动标注实验。四十组实验结果表明,在未加入任何人工特征的条件下,深度学习模型的标注调和平均值高于传统的条件随机场模型,其中RNN和BiLSTM的调和平均值分别高出了2.43%和3.93%。而有机融合了BiLSTM和条件随机场模型两者最优特征的BiLSTM-CRF模型整体性能达到了最优,其中调和平均值比BiLSTM高出了7.12%,并且其中最优模型的调和平均值达到了95.89%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王东波 韩普 沈耕宇 沈思
基于通过具体实验确定的Bisecting K-means聚类和Lemmatization形态变换算法,在汉英短语级人文社会科学平行语料基础上,尝试进行类别知识挖掘的实验。在中文社会科学引文索引(CSSCI)的类别和标题知识基础上,完成对汉英语料的预处理,并分析名词、动词和形容词的分布状况。在名词、动词和形容词等词性的组合基础上,对比不同词性组合的效果并确定最优的词性组合类别知识挖掘模型。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
陈曦东 毛凌潇 陈丙寅 裴韬 任雨
宋词是文学地理学研究的重要组成部分,其中的意境尤是其灵魂。"意"为词中的情感,而"境"则是其中的环境。传统的研究方法多从文学鉴赏的角度进行定性分析,缺乏对宋词意境整体的定量研究。本文通过提取所选宋词的创作时间、创作地或描述地及词人情感信息等时空数据,建立了相关的地理时空数据库,并利用制图和空间分析方法研究了宋代词人整体的情感特征在时间和空间上的动态变化,同时挖掘其变化的成因。研究表明:(1)宋代词人整体情感的时间变化与宋代国势发展基本吻合,随着国家的兴衰而变化;(2)词人情感在不同时段的空间分布有所不同。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
陈曦东 毛凌潇 陈丙寅 裴韬 任雨
宋词是文学地理学研究的重要组成部分,其中的意境尤是其灵魂。“意”为词中的情感,而“境”则是其中的环境。传统的研究方法多从文学鉴赏的角度进行定性分析,缺乏对宋词意境整体的定量研究。本文通过提取所选宋词的创作时间、创作地或描述地及词人情感信息等时空数据,建立了相关的地理时空数据库,并利用制图和空间分析方法研究了宋代词人整体的情感特征在时间和空间上的动态变化,同时挖掘其变化的成因。研究表明:(1)宋代词人整体情感的时间变化与宋代国势发展基本吻合,随着国家的兴衰而变化;(2)词人情感在不同时段的空间分布有所不同。地理环境等因素造成了不同词人地方感的空间差异,而历史事件引发的民族情感,又促成了宋朝词人整体地方感的形成和变化。本文通过对不同词人的情感进行定量化处理,将以往对个体地方感的研究,整合为对整个群体地方感的研究,将小尺度上的个性转化为文人群体对整个家国的地方感,为文化地理学“学科树”中不同尺度转换的研究提供了新的思路,同时也为情感地理学中诗词意境的定量研究提供了新的借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
聂卉 首欢容
[目的/意义]基于语料的情感词发现依语句上下文推断情感词极性,能显著提升情感分析的准确率,在面向领域的特征级情感分析任务中有重要应用价值。[方法/过程]对特征级情感极性研判问题展开探讨,提出基于点互信息的"特征-情感"对情感极性自动判别算法,算法借助大规模领域语料,根据观点表达"特征-情感"对与情感语义明确的种子词的共现关系,同时引入依存句法分析语句间的情感转折,通过修正经典的点互信息算法,对上下文约束下的用户观点表达进行褒贬预测。[结果/结论]实验证明,修正算法的性能显著优于词典匹配算法和经典的点互信息情感识别算法,不仅能够推断词典中未纳入的观点表达的情感指向,而且能较准确地推断"语境"中的情感词极性。在餐饮评论和数码产品评论两个评测语料集上,修正算法的F1宏平均指标分别达到0.827和0.878。该算法以领域相关的大规模语料为支撑,基于概率统计和句法分析,因数据获取便利,算法效率高,移植性好,具有普适性,尤其适用于面向领域的情感分析任务。
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
高欣
集合数词是俄语数词的一种 ,它们虽然为数不多 ,但却具有独特的句法特征 ,是俄语数词中特殊的一类。很长时间以来 ,对于集合数词与定量数词的异同问题一直是俄语语言学家们研究的焦点问题之一。本文以集合数词 +名词结构为主要研究对象 ,尝试提出作者自己对集合数词同定量数词在特征、句法结构和修辞特色等诸方面的研究心得
关键词：
集合数词 定量数词 句法结构 搭配
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 王晓笛 王效岳
科技文献通常包括研究目的、方法、结果和结论等信息,如何将科技文献标引上这些信息,帮助科研人员在数量巨大的文献中快速发现符合研究需要的内容显得尤为重要。文章在研究分析科技文献写作特点基础上,提出了基于词、英文(专有名词、缩写词)以及数字的核心特征词提取策略;然后将科技文献标引问题转化为句子分类问题,结合提出的核心特征词,采用支持向量机分类器对科技文献进行句子级别的语义标引。通过对1168篇糖尿病医学类论文实验,证明本文提出的方法能够有效地学习和标引科技文献中的句子,进而有效地对科技文献关键信息点进行自动标引。
关键词：
自动标引 支持向量机 特征提取 科技文献
[期刊] 情报学报
[作者]
吴鹏 刘恒旺 沈思
为解决网络舆情情感倾向性分析中语义理解不足和仅关注情感词典的现状,本文基于OCC模型认知情感角度建立情感规则,对网络舆情中突发事件的微博文本进行情感分类标注作为训练集,并对深度学习中卷积神经网络模型进行训练得到网络舆情情感识别模型。通过对比实验证明OCC情感规则标注使数据集情感分类更加精确,卷积神经网络的识别效果显著优于传统的机器学习方式(SVM),情感识别模型情感最高可达到90.98%的准确率。
[期刊] 华南农业大学学报(社会科学版)
[作者]
刘惠琼 屈哨兵
文章从称名和表征两个角度讨论了广告语言中名词词种的诸种表现。共四部分 ,首先对词种及名性词种进行界定与划分 ,第二讨论称名词 ,分析商品名称词的类名表现的基本类型和品牌名意义获取的基本途径及在广告语言中的表现方法 ;第三讨论表征词 ,分析了广告语言中表征词意义系统的获取与开发可能及相关表现 ,列举分析了几类重要的表证词 :场景词、质项词、症象词、结果词、格品词 ;最后是一个简短的小结
关键词：
广告语言 名性词种 称名词 表证词
[期刊] 情报学报
[作者]
谢金宝 孙岗 杨振宇
本文比较各种机器翻译方法的特点，借鉴短语结构、ＧＰＳＧ、ＨＰＳＧ和语料库等计算语言学理论，采用以单词为核心的方法，建立一组以１０００单词为背景的英汉翻译规则，并实现以单词规则、通用规则为准，进行英汉翻译的机译系统。本文还对机译系统构成、设计、词典结构等技术问题进行了探讨，并提出一套规则和结点的评价方法，为消除机器翻译中的句法歧义做了有益的尝试。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
商宪丽 王学东
本文针对微博文本的简短、动态性等特征，提出一种新的文本特征提取方法，提升微博话题识别任务中文本聚类算法效果。利用词项共现的思想，针对微博时序文本构建动态共词网络。在动态共词网络中，边权重随着时间推移而线性衰减，并在此基础上利用网络的度中心性计算微博文本特征权重。从新浪微博中采样构建实验数据集进行实验，结果表明动态共词网络特征提取方法相较于文档频率方法，更适宜于提取微博文本特征，能取得更好的微博话题识别效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁刚
分词是所有中文信息处理工作的基础,也是汉语信息处理的难点之一,如何识别文中出现的新词更成为当前研究的重点之一。本文综合利用几种传统的机械分词方法,加上统计学的方法,提出了一种从文献中抽取新词的新方法。
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