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摘要:
文本情绪分析研究近年来发展迅速,但相关的中文情绪语料库,特别是面向微博文本的语料库构建尚不完善.为了对微博文本情绪表达特点进行分析以及对情绪分析算法性能进行评估,该文在对微博文本情绪表达特点进行深入观察和分析的基础上,设计了一套完整的情绪标注规范.遵循这一规范,首先对微博文本进行了微博级情绪标注,对微博是否包含情绪及有情绪微博所包含的情绪类别进行多标签标注.而后,对微博中的句子进行有无情绪及情绪类别进行标注,并标注了各情绪类别对应的强度.目前,已完成14 000条微博,45 431句子的情绪标注语料库构建.应用该语料库组织了NLP&CC2013中文微博情绪分析评测,有力地促进了微博情绪分析相关研究.
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文献信息
篇名 面向微博文本的情绪标注语料库构建
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 情绪语料库 语料库构建 情绪标注 微博文本
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 语言资源建设
研究方向 页码范围 83-91
页数 9页 分类号 TP391
字数 8503字 语种 中文
DOI
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 王晓龙 哈尔滨工业大学深圳研究生院 85 1755 24.0 38.0
2 陆勤 香港理工大学电子计算学系 6 110 4.0 6.0
3 徐睿峰 哈尔滨工业大学深圳研究生院 9 152 5.0 9.0
4 桂林 哈尔滨工业大学深圳研究生院 4 130 4.0 4.0
5 刘滨 哈尔滨工业大学深圳研究生院 7 151 7.0 7.0
6 王树伟 哈尔滨工业大学深圳研究生院 4 38 2.0 4.0
7 姚源林 哈尔滨工业大学深圳研究生院 1 22 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (31)
共引文献  (307)
参考文献  (7)
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2020(7)
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研究主题发展历程
节点文献
情绪语料库
语料库构建
情绪标注
微博文本
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
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导