位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于中文微博语料的情感倾向性分析
  • ISSN号:1671-9352
  • 期刊名称:《山东大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61232010,61100083);国家重点基础研究发展计划(“九七三”计划)项目(2013CB329601/02);国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)项目(2012AA011003);国家科技支撑计划项目(2012BAH39804);国家安全专项项目(2013A140)
中文摘要:

微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。

英文摘要:

The rise and spread of Micro-blog make sentiment classification on short texts become a hot area.A new method was proposed for Micro-blog sentiment classification.First of all,this method will create an emotional dictiona-ry with two-levels,and the words for different levels will get different enhancement;then in order to get features, N-gram method was used,which found new emotional words and emotional information from a short text.The experi-ment results show this approach has improved precision and recall rate compared to the traditional ways.This algorithm also did a very good job in COAE 2014.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《山东大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:刘建亚
  • 地址:济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xblxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396917
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-9352
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1389/N
  • 邮发代号:24-222
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:6243