面向新闻的情感关键句抽取与极性判别

• 作者: 任巨伟 刘华丽 林鸿飞 赵虹杰
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 新闻 情感关键句 情感判别
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 第二十届全国信息检索学术会议(CCIR 2014)论文选登
• 页码范围: 588-594
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2014.04.018

摘要

门户网站、博客和论坛中的新闻性文章很多具有倾向性,倾向性判别对了解社会动态和舆情状况有重要作用.在主题相关性的基础上,主要考虑了三类属性:位置属性、情感属性、特征词属性,提出了一种针对篇章级的情感关键句抽取方法,并通过集成学习判别情感关键句的极性.实验结果显示本文方法能够有效地挖掘出情感关键句并能对情感关键句进行较准确的极性判别,实现了情感关键句,抽取和极性判别的自动化,且具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学信息检索研究室	214	3759	31.0	55.0
2	任巨伟	大连理工大学信息检索研究室	4	27	3.0	4.0
3	赵虹杰	大连理工大学信息检索研究室	1	6	1.0	1.0
4	刘华丽	大连理工大学信息检索研究室	2	6	1.0	2.0