【摘 要】
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分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目（2010J05133）, 福建省科技创新平台计划资助项目（2009J1007）, 福州大学科技发展基金资助项目（2010-XQ-22）
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分析了句型结构中的否定句和转折句对倾向词极性的影响,提出一种基于句型结构的领域倾向性词表构建算法.该方法不仅考虑了词与词之间的相关性,也考虑了词与文档之间的相关性信息.该算法利用改进的拉普拉斯平滑方法来计算候选词和基准词之间的语义相关性,同时结合词与文档的相关性信息,加入了对转折句和否定句的处理,最后采用改进的信息瓶颈算法进行聚类.实验结果显示,采用该方法对酒店、电脑和书籍三个领域的语料分别构建领域倾向性词表,可以得到最高为85.2%准确率.
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