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基于语法的维吾尔语情感词汇自动获取
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 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:新疆师范大学计算机科学技术学院,新疆乌鲁木齐830054
  • 相关基金:国家自然科学基金(61262066,61662081);国家社科基金(14AZD11);国家语委重点项目(ZD135-28);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2014211A045);新疆维吾尔自治区哲学社会科学研究规划基金(14CYY093);教育部人文社会科学一般项目(14YJC740001);国家自然科学基金(61132009);国家自然科学基金(61163064);教育部人文社会科学工程科技人才培养专项(15JDGC022);2015-2016年度新疆师范大学文学院研究生创新基金(ZYW2015005);国家少数民族语言资源监测中心项目
中文摘要:

情感词汇的获取是文本倾向性分析的基础。为了解决人工识别方法低效的不足,并为维吾尔语情感词的研究及情感词词典的创建提供一些可供选择的方法和思路,该文首先分析了维吾尔语情感词汇在上下文中表现的特征,并结合维吾尔语本身的语法特征,建立了扩展的维吾尔语新增特征模型,与词频逆文档频率(TF-IDF)算法相结合,实现了维吾尔语情感词汇的识别。实验结果指出该特征模型有效地提高了情感词汇的识别率。

英文摘要:

The sentiment vocabulary is essential for the sentiment analysis. To deal with the inefficiency of manual acquisition, this papers proposes an extension of features based on the grammar and context characteristics of Uyghur sentimental words. Combined with the TF-IDF measure, our algorithm is proved to effectively improve the recognition of sentiment words.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,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:9136