基于神经网络的情感词汇自动获得方法

• 作者: 佘正炜 钱松荣
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 倾向性分析 神经网络 文本处理 网络舆情
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 33-36
• 分类号: TP311
• 字数: 5624字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2011.11.011

摘要

在文本倾向性分析中,对于情感词词典的更新是一个重要的研究课题.然而,现有的更新情感词词典的算法或多或少都会需要人工的参与.鉴于此,我们提出了基于神经网络的情感词汇自动获取方法,使用神经网络训练算法对统计得到的候选情感词进行训练,然后筛选得到更新的情感词词典.本文对于算法进行了细致的描述,同时提出了基于神经网络的情感词词汇自动换取系统框架.最后通过实验进行验证,证明了该算法能够自动获得情感词,同时对于文本倾向性的预测能够起到增加准确率的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱松荣		72	409	11.0	15.0
2	佘正炜		2	7	2.0	2.0