细粒度意见挖掘中维吾尔语文本情感分析研究

• 作者: 吐尔根·依布拉音 田生伟 禹龙 罗亚伟 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 细粒度 陈述级 情感分析 CRFs 维吾尔语
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 少数民族及周边语言信息处理
• 页码范围: 140-147,169
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

传统的情感分析研究通过分析,确定词语、句子或篇章的情感,但忽略了情感表达的主题.针对这一不足,该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈述级情感分析方法.第一层模型识别意见型文本中的主题词和意见词,确定意见陈述的范围,并将识别结果传递给第二层模型,将其作为重要特征之一,用于陈述级情感分析.细粒度意见挖掘中情感分析的目标是构建＜意见陈述,主题词,意见词,情感＞四元组.该方法用于维吾尔语陈述级情感分析的准确率为77.41％,召回率为78.51％,证明了该方法在细粒度意见挖掘中情感分析任务上的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉		170	561	11.0	15.0
2	禹龙		82	301	9.0	13.0
3	吐尔根·依布拉音		116	771	14.0	22.0
4	田生伟		101	343	9.0	13.0
5	罗亚伟		2	6	1.0	2.0