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摘要:
针对国内尚缺乏系统的藏文情感词典,提出借助中文情感词典资源自动构建藏文情感词典的方法,并基于构建的藏文情感词典对藏文微博进行情感分析研究.首先,通过合并去重算法、字符串匹配算法等自动地构建了藏汉情感词典;然后,通过去重算法得到藏文情感词典和藏文停用词词典;最后,通过加权叠加微博中的情感词或情感短语相应的权值来研究藏文微博的情感倾向.实验自动构建了藏文情感词典,包含基础情感词、程度词、否定词、转折词、双重否定词、藏文停用词.基于实验构建的藏文情感词典,与其他藏文情感词典相比,有效地提高了藏文微博情感倾向分类的准确率.实验结果表明,该词典达到了良好的实用性.
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文献信息
篇名 藏文情感词典的构建及微博情感计算研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 中文情感词典 藏汉情感词典 藏文情感词典 藏文微博 权值 情感分类
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 212-216
页数 5页 分类号 TP391.1
字数 3541字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.11.046
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 田芳 青海大学信息化技术中心 20 172 6.0 13.0
2 孙本旺 青海大学计算机技术与应用系 3 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
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藏文微博
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情感分类
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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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