【摘 要】
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该文提出一种基于多层次语言特征的弱监督的情感分析方法,先以少量情感词构成初始情感词典,用这些种子词汇作引导,根据评论文本在单词、短语及句子级别的语言特征结合上下文
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202132);教育部高等学校博士学科点专项基金(20103218120024);中央高校基本科研业务费专项资金(NS2012073)
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该文提出一种基于多层次语言特征的弱监督的情感分析方法,先以少量情感词构成初始情感词典,用这些种子词汇作引导,根据评论文本在单词、短语及句子级别的语言特征结合上下文挖掘目标文本中潜在的具有情感倾向的词汇/短语。通过自训练不断扩充情感词典,最终得到一个具有领域特征的情感词典,并用所得到的情感词典对目标文本的情感倾向进行判断。与其他方法在同一数据上的结果相比,该方法以很小的词典规模取得了最高的F-score,并且得到的情感词含义明确。方法用于不同领域也取得了较高的精度,表明方法具有较好的领域适应性。
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