中文领域情感词典自适应学习方法

作     者：叶霞 曹军博 许飞翔 郭鸿燕 尹列东 YE Xia;CAO Jun-bo;XU Fei-xiang;GUO Hong-yan;YIN Lie-dong

作者机构：火箭军工程大学作战保障学院陕西西安710025 中国航天科工集团第二研究院北京计算机技术及应用研究所北京100039 

基　　金：国家自然科学基金项目(61702525) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第8期

页      码：2231-2237页

摘      要：针对领域情感词典的局限性,提出一种中文领域情感词典自适应学习方法。从中文基础情感词典中选取少量种子词,采用基于CBOW模型和基于句法规则两种抽取方法,对领域语料库进行候选情感词的抽取,通过改进的SO_PMI算法对得到的候选情感词进行情感极性判定,形成领域正负情感词典。实验结果表明,该方法能够自适应生成领域情感词典,情感词识别准确率较高,该模型在中文情感分析应用中取得了较好的效果。

主 题 词：情感分析 领域情感词典 情感极性 CBOW连续词袋模型 PMI算法 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.08.023

馆 藏 号：203964920...