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摘要:
针对基于词典的传统分类器无法对不在词典中的情感词的极性和强度进行有效计算和细分的问题,基于最大期望模型,提出构建完善情感词典的EM-SO算法,在此基础上设计基于语义倾向计算模型的否定式和强(弱)化处理组件,以获取评价词及其修饰词的组合效应,实验结果表明,所提算法及所设计组件在评论集上对情感词极性和强度的计算性能优于SO-CAL模型,可应用到主观性分类等实际任务中.
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文献信息
篇名 基于语义倾向计算器的情感分析方法
来源期刊 桂林电子科技大学学报 学科 工学
关键词 语义倾向 情感分析 最大期望 否定式 强化式
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 302-306
页数 分类号 TP393
字数 5253字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-808X.2012.04.011
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 刘少兵 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院 11 44 4.0 6.0
2 缪裕青 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院 31 140 8.0 10.0
3 苏杰 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院 4 41 4.0 4.0
4 吴孔玲 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院 5 43 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义倾向
情感分析
最大期望
否定式
强化式
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
桂林电子科技大学学报
双月刊
1673-808X
45-1351/TN
大16开
广西桂林市金鸡路1号
1981
chi
出版文献量(篇)
2598
总下载数(次)
1
总被引数(次)
11679
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