基于JST模型的新闻文本的情感分类研究

• 作者: 潘云仙 袁方
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 JST模型 褒贬义词典 情感主题句抽取
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6841.2015.01.014

摘要

使用JST模型对中文新闻文本进行情感分析,相对于评论文本,新闻文本主观性比较弱,而且大多是长文本,会影响JST模型的分类性能.给出一种抽取情感主题句的方法,将抽取得到的情感主题句结合现有的JST模型对新闻文本的情感倾向进行了分析.实验表明,使用情感主题句进行情感分析,避免了与主题情感无关的句子对分析结果的影响,提高了分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁方	河北大学数学与信息科学学院	55	1249	17.0	34.0
2	潘云仙	河北大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0