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面向微博的中文反语识别研究

Research on Chinese irony detection in microblog

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【作者】 邓钊贾修一陈家骏

【Author】 DENG Zhao;JIA Xiu-yi;CHEN Jia-jun;School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology;Department of Computer Science and Technology,Nanjing University;

【机构】 南京理工大学计算机科学与工程学院南京大学计算机科学与技术系

【摘要】 反语识别已成为当前研究的热点,但当前对于中文反语识别研究报道较少。针对于此,主要研究面向社交网络的中文反语识别。在借鉴外文相关工作的基础上,结合中文语言和社交网络的特性,构建了六种特征,通过信息增益对比了各种特征有效性,并检测了不同分类器在该特征体系中的稳定性。实验结果表明,本文构建的特征在识别反语的任务中有显著的效果。

【Abstract】 Irony detection has drawn much attention in recent years.However,most studies are based on foreign languages.In this paper,we focus on the Chinese irony detection in microblog.Considering the characteristics of both Chinese language and social networks,we build a set of discriminating features for Chinese irony detection.Information gain is applied to these six features to compare their efficiency,and several classifiers are employed to test their stability.Experimental results prove the efficiency of the proposed features.

【关键词】 反语识别特征构建微博
【Key words】 irony detectionfeature constructionmicroblog
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61403200);江苏省自然科学基金资助项目(BK20140800)
  • 【文献出处】 计算机工程与科学 ,Computer Engineering & Science , 编辑部邮箱 ,2015年12期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】12
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