本文選題：自然語言處理 + 微博　； 參考：《計算機科學》2017年02期

【摘要】：情緒識別旨在自動識別文本是否含有情緒。情緒識別是情感分析研究中的一項基本任務(wù)。針對該任務(wù),提出了一種基于句法信息的微博文本情緒識別方法。該方法的特色在于充分考慮了微博文本的句法信息。具體實現(xiàn)中,首先利用詞性標注(POS)序列和結(jié)構(gòu)句法樹來表示句法信息,以分別提取POS序列模式、重寫規(guī)則和二元句法標簽作為特征進行文本表示;然后利用最大熵分類算法對微博文本進行情緒識別。實驗結(jié)果表明,所提方法能夠獲得較好的識別效果。
[Abstract]:Emotion recognition is intended to automatically identify whether the text contains emotions. Emotion recognition is a basic task in affective analysis. Aiming at this task, a method of Weibo text emotion recognition based on syntactic information is proposed. The feature of this method is that the syntactic information of Weibo text is fully considered. In the implementation, firstly, the paroxysm tagging sequences and the structural syntactic tree are used to represent the syntactic information. The POS sequence patterns are extracted, the rewriting rules and the binary syntactic tags are used as the features to represent the text. Then the maximum entropy classification algorithm is used to identify the emotion of Weibo text. The experimental results show that the proposed method can obtain better recognition effect.
【作者單位】： 蘇州大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61331011,61375073,61273320)資助
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1882199