【摘 要】
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藏文微博具有独特的语法特点，传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间，提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析
【机 构】
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西北民族大学 中国民族信息技术研究院
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藏文微博具有独特的语法特点，传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间，提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建特征空间，运用 K-means 方法聚类形成语义簇质心，将基于簇的 TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明，该方法的情感分类效果均优于 SVM＋TF-IDF 和 naive Bayes ＋最大熵的方法。
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