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基于层叠条件随机场的微博商品评论情感分类  
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【英文篇名】 Product reviews sentiment classification in Micro-blog based on cascaded conditional random field
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【作者】 何炎祥; 刘健博; 孙松涛; 文卫东;
【英文作者】 HE Yan-xiang; LIU Jian-bo; SUN Song-tao; WEN Wei-dong; Computer School of Wuhan University; State Key Laboratory of Software Engineering;
【作者单位】 武汉大学计算机学院; 武汉大学软件工程国家重点实验室;
【文献出处】 山东大学学报(理学版) , Journal of Shandong University(Natural Science), 编辑部邮箱 2015年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 微博; 情感分析; 小句中枢说; 条件随机场;
【英文关键词】 Micro-blog; sentiment analysis; theory of clausal pivot; CRF;
【摘要】 商品评论是消费者针对某一个商品的主观议论。针对微博中商品的评论文本短小、结构多样等特征,在仅使用现有的微博级情感标注的条件下,提出了一种基于层叠条件随机场模型。以中文小句中枢说为理论基础,将商品评论的句子划分为若干小句,使用微博内小句序列的各种特征训练粗粒度的随机条件场情感分类模型,同时使用小句内汉字序列的各种特征来训练细粒度的随机条件场情感分类模型。实验结果表明,本文提出的方法优于传统的情感分类方法。
【英文摘要】 Product reviews are subjective comments submitted by customers. Nowadays,product reviews are in the form of Micro-blog text which is typically very short but with varied structures. We proposed a novel sentiment classification method for product reviews from Micro-blog based on cascaded Conditional Random Field( CRF). First,reviewsentences were divided into a number of clauses based on the theory of clausal pivot. Then,features of the Chinese clause sequences were exploited to train a coarse-grained CRF sen...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61303115,61472290,61472291); 武汉市科技攻关项目(201210421135)
【更新日期】 2015-12-23
【分类号】 TP391.1;TP393.092
【正文快照】 0引言Web2.0的不断深入发展为用户提供了大量的信息交流平台。一方面用户可以在这些平台上获取需要的交流信息;另一方面用户还可以实时地发布信息和表达观点。移动互联网应用的普及,使得用户可以不受时间和地点的限制访问互联网,因而用户对这些平台的依赖度也越来越高。移动互?

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