中文微博观点句识别及要素抽取研究

• 作者: 张婧 王冠群 田雪 黄德根
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 语义情感倾向 情感影响因子 主题词分类 关联规则
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 160-167
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2016.01.017

摘要

研究中文微博情感分析中的观点句识别及要素抽取问题.在观点句识别方面,提出了一种利用微博中的情感词和情感影响因子计算微博语义情感倾向的新算法;在观点句要素抽取方面,利用主题词分类及关联规则,辅以一系列剪枝、筛选和定界规则抽取评价对象.通过观点句识别和观点句要素抽取结果的相互过滤,进一步提高召回率.实验数据采用第六届中文倾向性分析评测所发布的数据,结果表明,本文方法在观点句识别和要素抽取方面能够取得较好的效果,观点句识别的精确率、召回率入F值分别为95.62％,54.10％及69.10％;观点句要素抽取的精确率、召回率以及F值分别为22.07％,12.66％和16.09％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄德根	大连理工大学计算机科学与技术学院	70	1191	19.0	33.0
2	张婧	大连理工大学计算机科学与技术学院	11	85	6.0	9.0
3	田雪	大连理工大学计算机科学与技术学院	4	49	3.0	4.0
4	王冠群	大连理工大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0