一种利用语义相似特征提升细粒度情感分析方法

• 作者: 付琨 傅兴玉 王洋 陈自岩 黄宇
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 细粒度的情感分析 马尔科夫逻辑 语义相似特征
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 数据工程
• 页码范围: 27-30,80
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3831字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.03.005

摘要

情感分析主要研究人们正面或负面情感的表达.随着网页文本的爆炸式增长,情感分析在学术研究和实际应用中都成了热门话题.细粒度的情感分析方法通常采用两步策略,从而极易产生自底向上的层叠错误问题.为了解决这个问题,研究者们提出了一种基于马尔科夫逻辑的细粒度的情感分析联合框架.其中最常用的传统全局特征是自底向上和自顶向下特征.为了更好地提升细粒度情感分析的联合学习能力,一种新的语义相似特征被提了出来,中文情感分析数据集上的实验证明,此特征能对情感分析联合框架带来极大的改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王洋	中国科学院空间信息处理与应用系统重点实验室	256	5097	36.0	57.0
2	付琨	中国科学院空间信息处理与应用系统重点实验室	44	461	12.0	19.0
3	黄宇	中国科学院空间信息处理与应用系统重点实验室	45	368	11.0	17.0
4	傅兴玉	中国科学院空间信息处理与应用系统重点实验室	12	132	7.0	11.0
5	陈自岩		2	9	2.0	2.0