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一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:情报学报
  • 时间:2011
  • 页码:1261-1267
  • 分类:G354.4[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009, [2]过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009
  • 相关基金:本文得到国家自然科学基金项目“基于主动协作关系的网络用户建模及模型优化方法研究”(编号:71071047);教育部人文社会科学研究规划基金项目(编号:10YJA630055);合肥工业大学科研发展基金项目(编号:2010HGXJ0009)资助.
  • 相关项目:基于主动协作关系的网络用户建模及模型优化方法研究
中文摘要:

基准词是具有明确褒贬义倾向的词汇,基准词的选择对词汇倾向性判别的准确率有影响。现有的基准词选择方法主要关注的是基准词的频率、类别区分度和上下文敏感性,忽略了基准词的褒贬强度,这导致了词汇乃至更大粒度的语言单元的语义信息遗失。本文提出了一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法,首先对情感词进行语义相似性计算和聚类,然后进行倾向性计算和分类,由此得到包含语义及强度信息的基准词集,该基准词集可用于词汇褒贬性及褒贬强度的判别。我们分别使用通用搜索引擎和领域搜索引擎对该方法进行了验证,实验结果表明,领域搜索引擎下的词汇褒贬性及正负性词的褒贬强度判别准确率分别可以达到84.00%、80.49%和76.47%.

英文摘要:

Paradigm words are the words that have unambiguous sentiment orientation. The choice of the paradigm words has effect on the accuracy of word sentiment orientation discrimination. Previous work concentrated on the frequency, category distinguishing ability and sensitivity to context of the paradigm words, and paid little attention to the intensity of sentiment orientation, which lead to the loss of the semantic information of words and superior linguistic cells. We propose a method for paradigm words selection and word sentiment orientation discrimination. In this method the words are clustered based on the semantic similarity, and then classified based on sentiment orientation. The Paradigm words with semantic and intensity information can be used for word sentiment orientation discrimination. The method was evaluated through common Search engine and domain search engine, the experiment results indicate that the accuracy of word sentiment orientation discrimination reach 84.00% , 80.49% and 76.47% when the domain search engine was used.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:19778