文本情感倾向性分析

• 作者: 李向前 王娜娜
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 信息抽取 意见挖掘 情感分析
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 10-15,52
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6540字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.07.002

摘要

针对情感分析工作中需要繁琐的人工标注问题,提出一种基于评价单元五元组的情感分析方法.该方法只需合适的情感词典,不需要大量人工标注即可对其进行情感倾向分析.通过联合无监督和有监督学习方法构建评价词表和评价对象词表,在此基础上采用以情感词为链的线性条件随机场模型构建评价单元.最后根据语意搭配关系将评价对象分为4类,情感词分为5类,结合句型、否定词、程度词对情感分析的影响,提出计算文本情感倾向的方法.对比实验表明,本文方法在明显减少人工工作的前提下,取得了较高的F值,并且具有一定的跨领域性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李向前	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	47	4.0	6.0
2	王娜娜	北京交通大学计算机与信息技术学院	4	8	2.0	2.0