检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039 [2]安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230039
出 处:《计算机工程与应用》2011年第35期161-163,192,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:安徽省教育厅重点项目(No.KJ2009A001Z);安徽省信息产业厅专项基金项目;安徽大学青年科学研究基金项目(No.2009QN004A)
摘 要:互联网上大量的主观评论性信息蕴含着巨大的商业价值,同时也促使了倾向性识别研究的兴起。句子倾向性识别是文本倾向性识别的基础,现有句子倾向性识别方法存在着识别效果不理想、模式抽取困难等问题。将情感词视为基因,在不同的语境下呈现出不同的性状,通过构建情感词语义倾向分析器,先确定情感词的静态显性,然后根据不同的语境确定情感词的动态显性,最后提出基于情感词语义加权的句子倾向性识别算法。实验结果显示,该方法提高了句子倾向性识别的判全率和判准率,是合理和有效的。The huge subjective commenting information on the Internet contains tremendous Commercial value and also prospers research on semantic orientation distinction.Sentence semantic orientation distinction is the basic of text semantic orientation distinction.The existing sentence semantic orientation distinction algorithms have some problems,such as the effect of distinction not very well and the difficulty of semantic mode extraction, and so on.This paper looks on the sentiment word as gene.The sentiment word shows different semantic orientations in different contexts.This paper constructs a semantic orientation analyzer of sentiment word.The sentiment word analyzer determines the static semantic orientation of the sentiment word, and then determines the dynamical semantic orientation of the sentiment word.Finally, an algorithm of sentence semantic orientation distinction based on the semantic weighted sentiment word is put forward.The experimental results show the proposed algorithm improves the recall and precision of sentence semantic orientation distinction, and so this algorithm is reasonable and effective.
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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