基于NLP的短文本观点抽取和极性词分析

• 作者: 晏丞骁
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 短文本 观点抽取 极性词 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 121-123
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2022.03.038

摘要

随着现代信息技术的发展,各种网络平台快速普及,大众已经习惯于通过如微博、微信等网络媒体表达他们的观点和意见,且用户发表的多为短文本,其中包含大量有价值的信息.因此,网络短文本成为自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的研究热门.本文以短文本为研究对象,对短文本进行语义极性分析,利用计算机自动分析包含观点信息的句子,抽取主题词、特征词,利用主谓极性传递算法提取句子中的观点.