一种基于OCC模型的文本情感挖掘方法

• 作者: 毛文吉 皇甫璐雯
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 观点挖掘 OCC情感模型 情感维度 情感类型 情感词典 认知心理学 情感挖掘 共现
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 645-652
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 8434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201312032

摘要

观点挖掘(或情感分析)作为面向网络社会媒体分析挖掘领域的一个核心研究课题,具有重要的研究意义和应用价值.针对传统观点挖掘方法存在的不足和局限性,本文设计并实现了一种基于OCC情感模型的观点挖掘方法.该方法首先采用统计方法,利用WordNet词典、句法依存关系及少量标注数据,自动构建情感维度词典;其次,对所构建的情感维度词典进行求精,通过语义、情感倾向的不一致性处理和非情感词的过滤,得到高质量的情感维度词典;最后,基于所得到的情感维度词典,结合OCC模型中情感维度值与情感类型的对应关系,生成6种主要的情感类型.实验方法表明,此方法在使用灵活性、可解释性和有效性上具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛文吉	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	12	88	6.0	9.0
2	皇甫璐雯	中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室	1	5	1.0	1.0