本文關(guān)鍵詞：基于全局變量CRFs模型的微博情感對象識別方法

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【摘要】：微博行文具有較大的自由性,其中情感對象識別是一個困難的問題,尤其是情感對象未顯性出現(xiàn)情況下的情感對象識別,暫未發(fā)現(xiàn)有效解決方法。該文針對這一難題,結(jié)合中文微博的特點,提出了一種改進的條件隨機場的模型。該模型把情感對象識別看作一個序列標(biāo)記問題,通過在傳統(tǒng)的CRF序列標(biāo)記模型上增加情感對象的全局節(jié)點,有效地結(jié)合上下文信息、句法依賴以及情感詞典,從而可以識別出微博中的情感對象。該方法的優(yōu)勢在于能夠應(yīng)用于情感對象未顯性出現(xiàn)的情況。實驗結(jié)果表明該方法比現(xiàn)有方法能更有效地識別出微博中的情感對象。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 條件隨機場 微博 情感對象識別 信息抽取 情感分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61100148,61202269) 廣東省自然科學(xué)基金(S2011040004804) 廣東省科技計劃項目(2010B050400011)
【分類號】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言近年來,隨著社交網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,微博作為一種新的媒介承載了海量的互聯(lián)網(wǎng)信息,如何有效地對微博信息進行觀點挖掘與情感分析具有重要意義。近年來國內(nèi)外已有許多情感表達和情感對象方面的研究,但是他們大多是針對產(chǎn)品評論信息或者新聞信息進行分析。與傳統(tǒng)的文本信息不

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本文編號：937540