基于SVM的中文微博观点句识别算法

• 作者: 喻魁兰 朱艳辉 杜锐 王文华 邓程 鲁琳
• 来源期刊: 湖南工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中文微博 支持向量机 观点句
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9833.2013.02.019

摘要

针对中文微博中的海量文本,提出了利用领域观点词词典和支持向量机的方法对中文微博中的观点句进行识别.构建领域观点词词典,统计了表示中文微博观点句的5个特征,选取特征1,2,3,4进行观点句识别,并将基于支持向量机的3种不同特征组合识别算法与基于领域观点词词典的识别算法进行对比.算法对比结果表明,基于支持向量机的算法对微博观点句的识别效果较好,准确率68.75％,召回率48.71％,F值57.02％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱艳辉	湖南工业大学计算机与通信学院	76	572	12.0	21.0
2	杜锐	湖南工业大学计算机与通信学院	7	93	5.0	7.0
3	鲁琳	湖南工业大学计算机与通信学院	5	69	5.0	5.0
4	邓程	湖南工业大学计算机与通信学院	6	74	5.0	6.0
5	喻魁兰	湖南工业大学计算机与通信学院	6	26	2.0	5.0
6	王文华	湖南工业大学计算机与通信学院	4	63	4.0	4.0