基于主题模型的主观性句子识别

• 作者: 吴超荣 廖祥文
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 主观性句子识别 观点挖掘 概率主题模型 弱监督
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 127-130,135
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.12.033

摘要

主观性句子识别旨在发现文本集合中具有观点的句子.本文基于概率主题模型,提出融合主题的主观性句子识别模型.该模型通过考虑主题因素识别句子主观性,同时挖掘文本集合中的潜在主观性主题.提出的模型是一个弱监督生成模型,不需要大量的标记语料进行训练,仅需要一小部分领域独立的主观性词典修改模型的先验.实验证明,提出的模型能有效地提高句子识别召回率和F值,同时抽取的主观性主题具有较强的语义信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖祥文	福州大学数学与计算机科学学院	26	144	7.0	11.0
2	吴超荣	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0