基于复杂句式短文本情感分类研究

• 作者: 李毅捷 李爱萍 段利国
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 文本信息处理 情感分析 复杂句式 word2vec 情感分类模型 SVM
• 年，卷（期）: 2018,（22）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 182-186
• 页数: 5页
• 分类号: TN911-34|TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.22.045

摘要

目前,网络文本中主观内容的情感倾向性识别成为文本信息处理的研究热点.针对汉语中复杂句式的结构特点以及对多种复杂句式的有效分析,基于word2vec进行情感词典的扩建,将扩充后的情感词典、关联词表、否定词表进行特征提取,得到有效的特征词序列,构建新的复杂句式模型并结合SVM进行训练和预测,完成复杂句式情感分类.实验结果表明,提出的复杂句式情感分类模型在处理精度方面比传统的句子级情感分类方法有了明显的提高,获得良好的情感分析效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李爱萍	太原理工大学计算机科学与技术学院	32	234	8.0	14.0
5	段利国	太原理工大学计算机科学与技术学院	41	364	10.0	18.0
7	李毅捷	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0