中文反语识别特征分析

• 作者: 周荣翔 贾修一
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 反语识别 情感分析 特征构建 不平衡数据集 平衡数据集
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 41-46
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.341

摘要

以微博数据为研究对象,对反语识别特征进行研究.针对微博特点和反语识别特性,构建包括情感短语、表情符号等在内的多种特征.试验表明,在不平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值等评价标准分别比现有反语特征分别提高了0.34％、0.74％和0.18％,而在平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值则分别提高了0.44％、2.54％和0.14％.

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	周荣翔	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0