基于PLSA的新闻评论情绪类别自动标注方法

• 作者: 周咏梅 林江豪 阳爱民 顾也力
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 语料库 情绪类别 PLSA模型 语料标注 自动标注
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 207-211
• 页数: 5页
• 字数: 4715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006687

摘要

针对大规模语料手动标注困难的问题,提出利用概率潜在语义分析(PLSA)模型的新闻评论自动标注方法.利用PLSA计算获得语料集的"文档-主题"和"词语-主题"概率矩阵;基于情感本体库和"词语-主题"概率矩阵,认为某一类情绪词汇出现的概率最高的主题与词汇的情绪类别相同,对主题进行情绪类别标注;最后,基于"文档-主题"概率矩阵,认为出现在某一主题概率最高的文档与主题的情绪类别相同,通过"词汇-主题-文档"三者的关系,达到自动标注的效果.实验结果表明,本文提出的方法准确率可达到90％ 以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳爱民	广东外语外贸大学语言工程与计算实验室	35	618	11.0	24.0
5	周咏梅	广东外语外贸大学语言工程与计算实验室	25	466	10.0	21.0
9	林江豪	广东外语外贸大学语言工程与计算实验室	19	266	8.0	16.0
13	顾也力	广东外语外贸大学东方语言文化学院	7	13	2.0	3.0