王丙坤

作品数：3被引量：17H指数：3
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供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
发文主题：情感分类L1基于文本凸优化社交语境更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《清华大学学报（自然科学版）》《计算机工程与科学》更多>>
所获基金：国家高技术研究发展计划清华大学自主科研计划更多>>
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基于多粒度计算和多准则融合的情感分类被引量：5
《清华大学学报（自然科学版）》2015年第5期497-502,共6页王丙坤 黄永峰 李星 
国家"八六三"高技术项目(2012AA011004);清华大学自主科研计划项目(20111081023)
随着在线用户生成内容的激增,无监督情感分类方法有着广泛应用前景。现有基于情感词的无监督情感分类方法没有考虑句子类型和句间关系对情感分类的影响,分类效果较差;基于自学习的无监督情感分类方法在生成伪标注数据集时,又会引入较多...
关键词：情感分类 无监督方法 多粒度计算 多准则融合 
基于文本和社交语境的微博数据情感分类被引量：7
《清华大学学报（自然科学版）》2014年第10期1373-1376,1383,共5页吴方照 王丙坤 黄永峰 
国家"八六三"高技术项目(2012AA011004);清华大学自主科研计划项目(20111081023)
微博数据的情感分析具有重要的应用价值和研究价值,是网络文本挖掘领域的研究热点。微博消息非常短而且稀疏,同时包含大量的不规则词语,噪声很强,给传统的情感分析方法带来了很大的挑战。受社会科学的相关理论的启发,该文尝试利用微博...
关键词：情感分类 微博 凸优化 L1正则 
网络新词识别算法研究被引量：6
《计算机工程与科学》2013年第9期141-145,共5页刘哲 黄永峰 罗芳 陈跻 王丙坤 
国家863计划资助项目(2012AA011004);清华大学自主科研项目基金(20111081023)
针对社交网络新词识别过程中"旧词新义"所引起的语义模糊问题,提出了网络新词识别算法。通过检测词语频度变化、共现词语分布一致性、情感倾向性迁移三项指标综合分析判断网络新词产生变化的规律特点,从而设计一种网络新词识别算法。最...
关键词：社交网络 新词识别 准确率 
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