基于多分类器集成学习的中文反语识别技术

• 作者: 李明峰 贾修一
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 反语识别 机器学习 集成学习 一元文法 高抽象层次特征
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 系统结构
• 页码范围: 1790-1795
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5984字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.09.020

摘要

反语就是一种常见的非字面表达方式,用来表达与字面意义相反的语义,往往具有较强的讽刺意味.反语的使用对自然语言处理造成了挑战,导致了在意见挖掘、情感分析等任务中的困难.为此论文对中文反语自动识别技术进行研究,提出了基于词性筛选的改进型一元文法特征的方法和基于词性统计和情感矛盾度的高抽象层次特征的方法,改善了一元文法受语料规模影响较大的缺点.最终利用多分类器集成学习的策略使反语识别的F值达到91.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾修一	南京理工大学计算机科学与工程学院	13	126	5.0	11.0
2	李明峰	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	2	1.0	1.0