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基于S VM与RNN的文本情感关键句判定与抽取
基于S VM与RNN的文本情感关键句判定与抽取
作者:
刘铭
原慧斌
昝红英
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
情感倾向性
递归神经网络
RNN
深度学习
机器学习
摘要:
文本的情感倾向在很大程度上依赖于其中情感倾向性较高的关键句,对这些情感关键句正确判定有利于提高整个篇章情感分类的效果。传统的基于规则的情感倾向性分析的优点是情感词表和规则表达准确,缺点是完备性差,而统计的方法则相反。结合使用支持向量机(support vector machine,SVM)与递归神经网络(recursive neural network,RNN)分别构造分类器,然后对整个篇章和单个句子进行情感二元分类,将分类结果进行比较投票后判定出篇章中的情感关键句。句子级情感特征不仅包含情感词、否定词等传统的文法信息,同时加入深度学习领域中词向量的统计信息,而在篇章特征中也抽取出句型、位置等宏观信息。通过参与COAE 2014评测任务1的结果显示,该方法的微平均F1值达到0.388,在同类评测系统中处于最高水平。
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Title
TextRank算法
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语义规则
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高可信情感词典
N-POSW模型
主观句
基于关键句分析的微博情感倾向性研究
情感分析
倾向性分析
关键句
依存句法分析
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(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于S VM与RNN的文本情感关键句判定与抽取
来源期刊
山东大学学报(理学版)
学科
工学
关键词
情感倾向性
递归神经网络
RNN
深度学习
机器学习
年,卷(期)
2014,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
68-73
页数
6页
分类号
TP391
字数
4772字
语种
中文
DOI
10.6040/j.issn.1671-9352.3.2014.025
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
昝红英
郑州大学信息工程学院
58
759
11.0
26.0
2
刘铭
郑州大学信息工程学院
7
178
2.0
7.0
3
原慧斌
郑州大学信息工程学院
1
18
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(18)
同被引文献
(30)
二级引证文献
(41)
2014(0)
参考文献(0)
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2020(10)
引证文献(1)
二级引证文献(9)
研究主题发展历程
节点文献
情感倾向性
递归神经网络
RNN
深度学习
机器学习
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
山东大学学报(理学版)
主办单位:
山东大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-9352
CN:
37-1389/N
开本:
大16开
出版地:
济南市经十路73号
邮发代号:
24-222
创刊时间:
1951
语种:
chi
出版文献量(篇)
4108
总下载数(次)
7
总被引数(次)
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