文本褒贬倾向判定系统的研究

• 作者: 吴鹏 孟凡博 蔡莲红 陈斌
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 文本 褒贬倾向 关键词匹配 模板匹配
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 其它
• 页码范围: 1458-1461
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 5442字
• 语种: 中文

摘要

为了满足当今对评论性信息进行分析的需要,本文设计并实现了一个基于关键词模板的文本褒贬倾向判定系统.本系统定义了关键词类别、建立了关键词库、关键词模板库,并设计了模板匹配算法和文本褒贬倾向值算法,对测试文本进行关键词及模板匹配进而判断测试文本的褒贬倾向.本文还对文本褒贬倾向判定系统进行了测试,并在集内测试取得了较好的效果.进一步分析结果表明在语料充足的条件下,本系统可以更有效的判定文本的褒贬倾向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡莲红	清华大学计算机系	74	978	18.0	30.0
2	孟凡博	清华大学计算机系	8	100	5.0	8.0
3	吴鹏	清华大学计算机系	7	172	5.0	7.0
4	陈斌	清华大学计算机系	15	391	8.0	15.0