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摘要:
本文把维基百科的页面分类系统看成一个概念网络,根据网络的链接特征和句法分析匹配的方法来标注类目之间的语义关系,自动构建了一个大规模的包含大量父子关系与类-实例的语义词典。与人工判别实验的比较结果表明,关系自动识别方法取得了较好的识别率和准确率。
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一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法
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朴素贝叶斯
情感词典
基于中文微博的情感词典构建及分类方法磁
中文微博
微博情感词典
情感分类
情感词汇自动获取
内容分析
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文献信息
篇名 从维基分类系统构建中文语义词典研究
来源期刊 信息系统学报 学科 工学
关键词 维基百科 语义词典 关系识别
年,卷(期) xxxtxb,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 68-77
页数 10页 分类号 TP391.1
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马费成 武汉大学信息资源研究中心 179 4652 36.0 63.0
2 罗志成 武汉大学信息资源研究中心 11 123 6.0 11.0
3 吴晓东 武汉大学信息资源研究中心 2 18 1.0 2.0
4 宋倩倩 武汉大学信息资源研究中心 3 6 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (36)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
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2002(1)
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2008(0)
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研究主题发展历程
节点文献
维基百科
语义词典
关系识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息系统学报
半年刊
16开
北京市清华大学经济管理学院《信息系统学报
2007
chi
出版文献量(篇)
293
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9
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