本文關鍵詞：中文文本情感詞典構建方法

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)海量文本的情感分析是當前的一個研究熱點。介紹了一種中文文本情感詞典構建方法,該方法選用若干個情感種子詞,利用搜索引擎返回的共現(xiàn)數(shù),通過改進的PMI(pointwise mutual information)算法計算情感詞的情感權值。將構建的情感詞典應用到文本情感分類實驗中,在不同的語料環(huán)境下,對比基于情感詞典和樸素貝葉斯分類器下的文本情感分類效果,實驗結果表明,構建的情感詞典,可有效用于情感特征選擇和直接用于情感分類,并且分類性能穩(wěn)定。
【作者單位】： 廣東外語外貿(mào)大學思科信息學院;廣東外語外貿(mào)大學國際工商管理學院;
【基金】：國家社會科學基金項目 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃 教育部人文社會科學研究青年基金項目 廣東省科技計劃項目 廣東省社科規(guī)劃項目 廣東外語外貿(mào)大學校級項目 廣東外語外貿(mào)大學研究生科研創(chuàng)新項目~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言互聯(lián)網(wǎng)上的海量文本情感挖掘,有利于產(chǎn)品推薦、觀點抽取和輿情監(jiān)控等研究。現(xiàn)有的文本情感分析方法,以基于機器學習方法的分類方法為主[1],典型的有樸素貝葉斯(na ve Bayes,NB)[2-3]、支持向量機(support vector machine,SVM)[4-5]和最大信息熵(maximum entropy,ME)[6]等

【參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1231431