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基于短语模式的文本情感分类研究  
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【英文篇名】 Text Sentiment Classification Based on Phrase Patterns
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【作者】 李钝; 曹付元; 曹元大; 万月亮;
【英文作者】 LI Dun1; 2 CAO Fu-Yuan3 CAO Yuan-Da1 WAN Yue-Liang1(School of Computer Science & Technology; Beijing Institute of Technology; Beijing 100081)1 (Modern Education Technology Center; Shanxi University; Taiyuan 030006)2 (School of Computer & Information Technology; Taiyuan 030006)3;
【作者单位】 北京理工大学计算机科学技术学院; 山西大学计算机科学技术学院; 北京理工大学计算机科学技术学院 北京; 山西大学现代教育技术中心;
【文献出处】 计算机科学 , Computer Science, 编辑部邮箱 2008年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 文本分类; 情感倾向; 语义倾向度; 知网; 短语结构; 中心词;
【英文关键词】 Text classification; Sentiment orientation; Semantic orientation; HowNet; Phrase structure; Center word;
【摘要】 文本倾向识别的研究在诸多领域有着广阔的发展前景,短语模式的文本情感分类是问答系统、信息安全、网上调查等研究的基础。本文从语言学角度出发,首先,分析词典中对词语义定义的特点,采用情感倾向定义权重优先的计算方法获得短语中各词的语义倾向度,然后分析短语中各词组合方式的特点,提出中心词概念来对各词的倾向性进行计算来识别短语的倾向性和倾向强度。实验表明,本文的方法对短语的倾向分类识别效果较好,可为更大粒度的文本倾向识别打好基础,具有一定的实用价值。
【英文摘要】 The research of the text sentiment classification has the broad prospect and the related classification on phrases is the basic in QA system, information security and online investigation. Based on the linguistics, the paper analyzes the characteristics of the semantic definition in HowNet, calculates the orientation similarity of words in the phrase based on the sentiment weight priority and puts forward the concept of center word to calculate the orientation of the phrase according to the combination of t...
【基金】 太原市科技局项目
【更新日期】 2008-05-28
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 1引言随着互联网的安全发展和人们对信息需求的日益增强,面对庞大而且急剧膨胀的文本信息,要准确地找到自己所需要的信息越来越困难,通过搜索引擎等工具可以找到一些相关的信息,但是要找到跟自己观点相同的几乎是不可能的。文本情感分类作为一种新兴技术逐渐受到人们关注和重视

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