基于直推式学习的中文情感词极性判别

• 作者: 于中华 朱洪波 王亚强 金宇 陈黎
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 态度挖掘 情感词识别 极性判别 直推式学习 词典解释
• 年，卷（期）: 2011,（34）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 164-167
• 分类号: TP311
• 字数: 5137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.34.046

摘要

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持.目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向.然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的.对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法.该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性.与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于中华	四川大学计算机学院	46	444	9.0	18.0
2	陈黎	四川大学计算机学院	33	203	7.0	11.0
3	王亚强	四川大学计算机学院	13	75	6.0	7.0
4	朱洪波	四川大学计算机学院	6	39	4.0	6.0
5	金宇	四川大学计算机学院	1	5	1.0	1.0