PageRank模型在中文情感词极性判别中的应用

• 作者: 周延泉 李荣军 王小捷
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 语义倾向分析 PageRank模型 知网
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 141-144
• 分类号: TP391
• 字数: 3118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-5321.2010.05.030

摘要

针对倾向性分析任务中的基础性工作-情感词的极性判断工作,提出了一种基于PageRank模型的情感词极性判断方法.由待判别情感词和少量种子情感词构成图中的结点,利用知网(HowNet)语义资源计算词语间的语义相似度,进而得到图中结点间边的权重.通过PageRank模型的引入,综合利用有标种子情感词和无标待判别情感词实现对无标情感词的极性判别.与传统的基于HowNet的情感词判别方法相比,PageRank模型的引入使情感词判别的准确率平均提高10%左右,充分验证了所提方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小捷	北京邮电大学计算机学院	35	179	8.0	11.0
2	李荣军	北京邮电大学计算机学院	1	19	1.0	1.0
3	周延泉	北京邮电大学计算机学院	15	141	7.0	11.0