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摘要:
在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难. 针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法. 首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益( information gain, IG)和卡方统计量( chi-square,CHI) ,将特征选择技术应用于情感词权重计算. 实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.
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文献信息
篇名 基于特征选择技术的情感词权重计算
来源期刊 北京工业大学学报 学科 工学
关键词 文本情感分类 情感词典构建 特征选择 权重计算
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 计算机与软件工程
研究方向 页码范围 142-151
页数 10页 分类号 TP181
字数 8306字 语种 中文
DOI 10.11936/bjutxb2015040085
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 冀俊忠 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 58 626 14.0 23.0
2 赵学武 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 18 60 4.0 7.0
4 吴晨生 75 603 12.0 21.0
5 吴金源 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 4 64 4.0 4.0
8 杜芳华 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 4 55 4.0 4.0
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2016(2)
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研究主题发展历程
节点文献
文本情感分类
情感词典构建
特征选择
权重计算
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
北京工业大学学报
月刊
0254-0037
11-2286/T
大16开
北京市朝阳区平乐园100号
2-86
1974
chi
出版文献量(篇)
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21
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