基于语义理解的文本倾向性识别机制

• 作者: 徐琳宏 杨志豪 林鸿飞
• 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 倾向性识别 知网 语义相似度 否定句 程度副词
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 4669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2007.01.016

摘要

文本倾向性识别在垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用.本文提出了基于语义理解的文本倾向性识别机制.其主要思想是首先计算词汇与知网中已标注褒贬性的词汇间的相似度,获取词汇的倾向性;再选择倾向性明显的词汇作为特征值,用SVM分类器分析文本的褒贬性;最后采用否定规则匹配文本中的语义否定的策略提高分类效果,同时处理程度副词附近的褒义词和贬义词,以加强对文本褒贬义强度的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学计算机科学与工程系	214	3759	31.0	55.0
2	徐琳宏	大连理工大学计算机科学与工程系	5	909	5.0	5.0
3	杨志豪	大连理工大学计算机科学与工程系	57	863	13.0	28.0