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摘要:
准确可靠的文本倾向性分析是网络舆情分析与网络内容安全的前提。本文提出了利用中文极性情感词典HowNet、NTUSD以及大连理工大学发布的褒贬情感词词典进行并交运算,选择并翻译为维吾尔语词汇,借助于维吾尔语同义近义词词典,扩展构建了维吾尔语极性情感词典;然后分析总结了否定词、程度副词以及句中的转折连词等情感修饰成分对维吾尔语句子情感极性的影响,并量化为情感词权值;最后设计了基于维吾尔语极性情感词和权值相结合的加权句子情感极性判定算法。利用自建语料库进行测试,并与汉语倾向性判定实验结果比较,证明了本算法进行维吾尔语句子褒贬情感性分析基本是有效地。
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文献信息
篇名 加权维吾尔语句子倾向性分析
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 极性情感词 情感修饰成分 加权算法 情感倾向性分析 维吾尔语
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 171-175
页数 5页 分类号
字数 5413字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.005277
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 刘若兰 新疆师范大学计算机科学技术学院 7 13 2.0 3.0
2 年梅 新疆师范大学计算机科学技术学院 37 139 5.0 10.0
3 范祖奎 新疆警察学院语言系 11 22 3.0 4.0
4 玛尔哈巴·艾赛提 新疆师范大学文学院 3 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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极性情感词
情感修饰成分
加权算法
情感倾向性分析
维吾尔语
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
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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