基于词典与语料结合的中文微博主观句抽取方法

• 作者: 余青松 朱海欢
• 来源期刊: 华东师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感词典 高可信情感词典 N-POSW模型 主观句
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 62-68,87
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 5529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.04.008

摘要

提出一种基于词典与语料结合的中文微博主观句抽取方法,通过判断句子中是否包含情感表达文本来判断句子是否为主观句.首先,从现有的情感词典中挑选出情感倾向较为固定的情感词构建了一个高可信情感词典,用于抽取句子中的情感表达文本,保证情感表达文本抽取的准确率;然后提出N-POSW模型,并基于2-POS W模型通过语料学习的方法较为准确地抽取句子中的剩余情感表达文本,保证了情感表达文本抽取的召回率.实验结果表明,相比于传统的基于大规模情感词典的方法,本文方法主观句抽取的F值提高了7％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余青松	华东师范大学计算中心	26	381	8.0	19.0
2	朱海欢	华东师范大学计算中心	1	3	1.0	1.0