【摘 要】
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传统的情感分析研究通过分析,确定词语、句子或篇章的情感,但忽略了情感表达的主题。针对这一不足,该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院; 新疆大学软件学院; 新疆大学网络中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563051,61262064,61331011,60963017,61063026,61063043);国家社科基金(10BTQ045,11XTQ007)
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传统的情感分析研究通过分析,确定词语、句子或篇章的情感,但忽略了情感表达的主题。针对这一不足,该文提出了一种基于双层CRFs模型的细粒度意见挖掘中维吾尔语意见型文本陈述级情感分析方法。第一层模型识别意见型文本中的主题词和意见词,确定意见陈述的范围,并将识别结果传递给第二层模型,将其作为重要特征之一,用于陈述级情感分析。细粒度意见挖掘中情感分析的目标是构建<意见陈述,主题词,意见词,情感>四元组。该方法用于维吾尔语陈述级情感分析的准确率为77.41%,召回率为78.51%,证明了该方法在细粒度意见挖掘中情感分析任务上的有效性。
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