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基于語(yǔ)義的引用內(nèi)容情感分析及其應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-09 14:02
  引文分析是科技評(píng)價(jià)與管理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究議題。引用內(nèi)容分析相較于傳統(tǒng)的只考察被引頻次的引文分析方法而言可以有效發(fā)現(xiàn)引用內(nèi)容中的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、情感傾向等有重要價(jià)值的引用信息,從而更加全面的判斷引文的引用價(jià)值。但引用內(nèi)容的情感分析不同于傳統(tǒng)文本(如微博文本)的情感分類,引用內(nèi)容中表達(dá)的情感大多為隱含的,這使得引用內(nèi)容情感(尤其是負(fù)面情感)自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確率較低。隨著引用內(nèi)容分析研究的深入,結(jié)合引用內(nèi)容生成單篇論文的科學(xué)摘要也逐漸受到研究者們的關(guān)注,其可從被引文獻(xiàn)的應(yīng)用角度闡明被引文獻(xiàn)在科學(xué)社區(qū)中的貢獻(xiàn)。但是,當(dāng)前的引文摘要研究沒有考察施引者的施引情感,使得生成的引文摘要帶有一定的片面性。本文對(duì)引用內(nèi)容的情感分類問題及基于施引情感的引文摘要生成問題進(jìn)行了研究。通過捕捉施引者用以表達(dá)施引情感的話語(yǔ)模式,以提升引用內(nèi)容情感分類的性能。在引用內(nèi)容情感分類的基礎(chǔ)上生成考察施引情感的逐面引文摘要,從而更好地闡述被引文獻(xiàn)在科學(xué)社區(qū)中的貢獻(xiàn)和價(jià)值。具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)基于話語(yǔ)模式的引用內(nèi)容情感分類研究。從引用內(nèi)容的上下文語(yǔ)境中提取反映引用內(nèi)容語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)特性的特征,將具有邏輯關(guān)系的特征進(jìn)行組合以提取引用片段... 

【文章來源】:東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于語(yǔ)義的引用內(nèi)容情感分析及其應(yīng)用研究


圖1-]技術(shù)路線圖??法,引入基于話語(yǔ)模式的組合特征、否定范圍特征以及條件隨機(jī)場(chǎng)模型,以提高引用內(nèi)??容情感分類的性能

示例,句子,文本,片段


前兩個(gè)及后一個(gè)句子)。語(yǔ)料集對(duì)文本片段中的每個(gè)句子??和整個(gè)文本片段都進(jìn)行了標(biāo)注:根據(jù)是否有助于其所在的引用片段(citation?context)的??情感判斷,每個(gè)句子都會(huì)被標(biāo)記為“1”或“0”?;整個(gè)文本片段也會(huì)伴隨出現(xiàn)兩個(gè)標(biāo)??簽:①目的標(biāo)簽,1-Criticizing,?2-Comparison,3-Use,4-Substantiating,5-Basis?和?6-??Neutral;②極性標(biāo)簽:1-neutral,?2-positive和3-negative,部分?jǐn)?shù)據(jù)集示例見圖3-2:??1?ciTing_id?citied_id?year?sentciKes?vvith?labels?piupose_label?polaiity_label??2?P96-1041?A88-1019?1996?In?additic?0?Smoothir?1?A?languac?0?Language?0?6?1??3?A94-1022?C88-2121?1994?which?car?0?Conventi-?0?Handling?0?In?ourap?1?2?3??4?J95-1001?P89-1010?1995?Content?\?0?One?muc?0?Discrimin?0?Determin?1?5?2??5?COO-2148?J88-2003?2000?By?using?'?0?We?deco?1?hfitial?tree?0?For?exam?0?4?2??圖3-2部分原始數(shù)據(jù)集示例??在該數(shù)據(jù)集標(biāo)注規(guī)則的基礎(chǔ)上,結(jié)合jun?Xu[35]提出的極性標(biāo)注方案,本研究制定了??如下極性標(biāo)注規(guī)則:①若引用內(nèi)容中明確表達(dá)

正則表達(dá)式,句子,文本,片段


sambiguati?0?<REF>As?ChfTlEstimates?fro?0?For?example.?0?12??7?J97-1005?J86-3001?1997?Site?before?af〇|NA?t?NA?f?jolunlike?the?cu5jCue-prosod/cr]〇?0??8?J97-1005?J86-3001?1997?We?concludei ̄0;21?CharacteriLDJThe?linauisticfolrhe?hierarchiijOl?0?0??圖3-3文本片段選取及刪除示例??b)由于原始數(shù)據(jù)集中的句子內(nèi)容是棰于正則表達(dá)式獲取的,不可避免的會(huì)獲取到??+符合句法結(jié)構(gòu)(比如句中無動(dòng)詞)或與原文不符的句子,本研究對(duì)這樣的文本片段做??進(jìn)一步的剔除,最終獲得1260個(gè)帶有極性標(biāo)簽的文本片段并將其用于活續(xù)的數(shù)據(jù)處理??和分類實(shí)驗(yàn)。??(2)參名文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)預(yù)處理??在撰寫學(xué)術(shù)論文時(shí),作者經(jīng)常會(huì)用一些特殊的格式來表示對(duì)參考文獻(xiàn)的引用(比??如,通常會(huì)用小括號(hào)對(duì)參考文獻(xiàn)進(jìn)行表示),而這些內(nèi)容并不是句子的成分,若不對(duì)其??進(jìn)行處理,將會(huì)對(duì)下一步實(shí)驗(yàn)造成消極的影響。此預(yù)處理工作希望消除這些特殊的參考??文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)對(duì)分類效果可能造成的不良影響。具體處理步驟描述如下:??Step?1:簡(jiǎn)化參考文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)。<TREF>…<TREF>?—<TREF>;?<REF>...<REF>?—??<REF>;?(TREF:?H標(biāo)參考文獻(xiàn);REF:其他參考文獻(xiàn))??Step?2:對(duì)j:?多個(gè)參考文獻(xiàn)+。肇B續(xù)出觀的情況,統(tǒng)一給出兩種標(biāo)識(shí):①若連續(xù)出??現(xiàn)的參考標(biāo)i只中有<TREF>,則連續(xù)出現(xiàn)的參七標(biāo)識(shí)統(tǒng)…替換為<GTR

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于引文的英文文檔文摘自動(dòng)生成方法研究[D]. 任瀟雨.西安電子科技大學(xué) 2014
[2]基于隱馬爾科夫模型詞性標(biāo)注的研究[D]. 牛秀萍.太原理工大學(xué) 2013
[3]多標(biāo)簽聚類算法及其評(píng)價(jià)研究[D]. 程思穎.東北師范大學(xué) 2013
[4]基于向量空間模型的文本分類算法研究[D]. 張振峰.杭州電子科技大學(xué) 2011
[5]基于近鄰傳播和凝聚層次的文本聚類方法[D]. 何晏成.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010
[6]基于擴(kuò)展的VSM中文文本分類方法[D]. 井志強(qiáng).哈爾濱工程大學(xué) 2010



本文編號(hào):3485492

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