【摘 要】
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随着互联网整体水平的提高,大量基于维吾尔文的网络信息不断建立,引起了对不同领域的信息进行情感倾向性分析的迫切需要。该文考虑到维吾尔文没有足够的情感训练语料和完整的
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院新疆多语种重点实验室,伊犁师范学院电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家“973”重点基础研究计划基金（2014CB340506）,国家自然科学基金（61363063）,新疆大学多语种重点实验室开放课题（XJDX0905-2013-02）
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随着互联网整体水平的提高,大量基于维吾尔文的网络信息不断建立,引起了对不同领域的信息进行情感倾向性分析的迫切需要。该文考虑到维吾尔文没有足够的情感训练语料和完整的情感词典,结合机器学习方法和词典方法的优点,构建一个分类器模型LCUSCM（Lexicon-based and Corpus-based Uyghur Text Sentiment Classification Model）,先用自己构建的维吾尔文情感词典对语料进行高质量的情感分类,分类过程中对词典进行递归扩充,再根据每条句子的情感得分,从词典分
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