面向评论信息的跨领域词汇情感倾向判别方法

• 作者: 吴斐 张玉红 胡学钢
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 基准词 PMI 跨领域 情感倾向 情感歧义
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 220-222,238
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3924字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.6.046

摘要

词汇的情感倾向判别对文本情感分类具有重要意义.已有方法多假设存在基准词,根据目标词与基准词的关联度来判别目标词的情感倾向.实际应用中,尤其是评论语料库中基准词往往存在情感歧义问题,从而影响判别结果的准确性.基于上述分析,面向给定语料库,提出一种基准词的提取和消歧方法,并在此基础上实现跨领域的词汇情感倾向判别.首先在任一标记语料库中自动提取候选基准词;然后基于共现矩阵评估并过滤部分具有情感歧义的基准词;最后通过计算基准词与目标词的相似性,实现目标词的情感倾向判别.实验结果表明了方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	张玉红	合肥工业大学计算机与信息学院	32	260	10.0	14.0
3	吴斐	合肥工业大学计算机与信息学院	1	4	1.0	1.0