基于词向量的跨领域中文情感词典构建方法

• 作者: 冯超 周小平 李亚平 李晓菲 梁循
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 情感词典 词向量 跨领域
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 579-587
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.03.017

摘要

情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题.对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值.基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要手段.然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显.同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领域性的特点.针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法(Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法.实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断.算法不仅在不同领域的情感词典建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周小平	中国人民大学信息学院	24	198	8.0	13.0
2	冯超	中国人民大学信息学院	3	18	2.0	3.0
3	李亚平	中国人民大学信息学院	9	75	4.0	8.0
4	梁循	中国人民大学信息学院	39	350	11.0	18.0
5	李晓菲	中国人民大学信息学院	6	22	2.0	4.0