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基于HNC理论的文本情感倾向性分析
  • ISSN号:1003-3513
  • 期刊名称:《数据分析与知识发现》
  • 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:大连理工大学管理与经济学部,大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目“社会化商务中参与者的信誉与信任机理及交易决策研究”(项目编号:71431002)的研究成果之一
中文摘要:

【目的】构建一种更加科学、准确的评论文本情感倾向性分析方法,解决网络新词难于计算的问题。【方法】利用概念层次网络(HNC)理论的符号对偶性计算情感值,根据建立的规则为新词确定符号,利用符号重用降低工作量,实现对新词的处理。【结果】通过对已有成果的分析和改进,最终得到一套较为完善的情感倾向性分析方法,并使用真实数据进行实验,验证了该方法的可行性,同时也发现了待改进之处。【局限】目前仅能对网络短文本进行分析,且新词的加入需采用人工标注的方式。【结论】本文方法可行有效,为文本情感分析提供了新思路。

英文摘要:

[Objective] This sutdy proposes a new method to conduct sentiment analysis with comment texts, aiming to deal with the issues facing new online terms. [Methods] Based on the Hierarchical Network of Concepts(HNC) theory, we defined symbols for the new words, which could be processed more efficiently. [Results] The proposed method analyzed the sentiment of the textual message effectively. [Limitations] Our method could only process short texts, while we still need to manually create symbols for the new words. [Conclusions] We proposed an effective way to conduct sentiment analysis.

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期刊信息
  • 《数据分析与知识发现》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院文献情报中心
  • 主编:张晓林
  • 地址:北京中关村北四环西路33号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jishu@mail.las.ac.cn
  • 电话:010-82626611-6626 82624938
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-3513
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2856/G2
  • 邮发代号:82-421
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,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)
  • 被引量:2