一种基于混合特征的中文情感词典扩展方法

• 作者: 谢松县 赵舒怡
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 情感词典 语言特征 统计特征 混合特征
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 1502-1509
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.07.029

摘要

覆盖面广且领域适应性好的情感词典可以有效提高文本情感分析效能.设计了基于连词语言特征和词性特征向量统计特征的中文情感词典扩展算法,提出了综合两种方法的混合特征算法.算法计算得到词语的细粒度的积极和消极情感极性值,并对通用情感词典在领域内进行扩展以提高覆盖度,对词典进行领域内调整以提高适应性.实验结果表明,算法在领域内扩展获得的词典比通用情感词典覆盖度和适应性更好,在情感分类任务中性能接近有监督方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵舒怡		6	11	2.0	3.0
2	谢松县	国防科学技术大学计算机学院	2	11	2.0	2.0