Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

• 作者: 章金平 郑诚 钱改林
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Title TextRank算法 关键句 情感分类 语义规则
• 年，卷（期）: 2019,（20）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1806-0372

摘要

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同,因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能.同时,考虑到Title和上下文信息,提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT,实现了高效的情感分析.根据文档Title的情感权重计算Title贡献度,考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响;根据加权TextRank算法思想,在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句;计算所有关键句的情感倾向进行情感分类.在4个领域上进行实验,实验结果表明,该SKTT方法性能明显优于Baseline,具有高效性.