基于HowNet的词汇语义倾向计算

• 作者: 吴立德 周雅倩 朱嫣岚 闵锦 黄萱菁
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 中文信息处理 态度分类 语义倾向 知网
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 14-20
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.01.003

摘要

在互联网技术快速发展、网络信息爆炸的今天,通过计算机自动分析大规模文本中的态度倾向信息的技术,在企业商业智能系统、政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景.同时,语义褒贬倾向研究也为文本分类、自动文摘、文本过滤等自然语言处理的研究提供了新的思路和手段.篇章语义倾向研究的基础工作是对词汇的褒贬倾向判别.本文基于HowNet,提出了两种词汇语义倾向性计算的方法:基于语义相似度的方法和基于语义相关场的方法.实验表明,本文的方法在汉语常用词中的效果较好,词频加权后的判别准确率可达80%以上,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴立德	复旦大学计算机科学与工程系	78	2759	24.0	52.0
2	周雅倩	复旦大学计算机科学与工程系	12	1014	8.0	12.0
3	黄萱菁	复旦大学计算机科学与工程系	49	2106	18.0	45.0
4	闵锦	复旦大学计算机科学与工程系	2	706	2.0	2.0
5	朱嫣岚	复旦大学计算机科学与工程系	1	684	1.0	1.0