本文關(guān)鍵詞：面向微博情感評測任務的多方法對比研究

  更多相關(guān)文章： 微博 情感分析 評價對象抽取 復雜網(wǎng)絡 CRFs

【摘要】：主要對COAE 2014評測中采用的算法進行描述,并結(jié)合評測結(jié)果進行分析比較。本次評測共有5個任務,本文重點描述與微博相關(guān)的3個任務。在微博情感新詞發(fā)現(xiàn)和判斷的任務中,方法核心是利用谷歌翻譯算法的對齊操作來獲得候選新詞,之后使用平均點互信息篩選高頻詞語。在微博傾向性分析任務中采用兩種方法,一種是傳統(tǒng)的基于情感詞典的極性判斷方法,另一種是結(jié)合情感詞標注的基于條件隨機場CRFs的極性判斷方法。在微博觀點句要素抽取任務中,首先利用名詞在復雜網(wǎng)絡中的中介性和趨近性提取候選產(chǎn)品名和屬性名,然后分別采用3種方法完成對產(chǎn)品屬性名的抽取,其中,第一種方法是基于簡單規(guī)則的滑動窗口抽取策略,后面兩種方法都是基于CRFs的有監(jiān)督抽取策略。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 微博 情感分析 評價對象抽取 復雜網(wǎng)絡 CRFs
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61303115) 武漢市科技攻關(guān)項目(201210421135)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 0引言在過去的10年間,微博和文本消息等新形式的通訊方式開始出現(xiàn)并流行起來。這些短文本可以承載多種多樣的信息,人們更多地使用它們來分享自己對身邊正在發(fā)生事件的觀點和看法,表達自己的個人情感。幾乎所有的人類活動都與意見和情感相關(guān),它們是人類行為的重要影響因素。人

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉康;趙軍;;基于層疊CRFs模型的句子褒貶度分析研究[J];中文信息學報;2008年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉康;趙軍;;基于層疊CRFs模型的句子褒貶度分析研究[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學術(shù)會議論文集[C];2007年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 文能;基于領(lǐng)域本體和CRFS的商品評論傾向性分析[D];南京理工大學;2012年

2 汪文豪;基于CRFs的同領(lǐng)域和跨領(lǐng)域下的品牌詞抽取[D];北京郵電大學;2012年

，

本文編號：665296