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摘要:
以网络评论为研究对象,试图把隐马尔科夫模型从已经成功应用的模式识别领域推广到语义倾向性分析系统.与传统倾向性识别系统不同的是,此理论通过建立隐马尔科夫分类模型,将未知文本进行状态序列化,得到文本中所有的词语所对应的倾向性,然后选定多数词的倾向性来作为文本的总体语义倾向.实验表明,当训练数据越全面、规模越大时,识别率越高.
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文献信息
篇名 基于隐马尔科夫模型的语义倾向性研究
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 语义倾向性 隐马尔科夫模型 序列化
年,卷(期) 2010,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 71-73
页数 分类号 TP391.1
字数 2739字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-7720.2010.17.023
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 颜昕 武汉理工大学计算机学院 12 125 4.0 11.0
2 姚寒冰 武汉理工大学计算机学院 7 118 4.0 7.0
3 章栋兵 武汉理工大学计算机学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义倾向性
隐马尔科夫模型
序列化
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
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
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33
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