【摘 要】
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针对现有领域情感词典在情感和语义表达等方面的不足,提出一种基于词向量的领域情感词典构建方法。利用25万篇新闻语料和10万余条酒店评论数据,训练得到word2vec模型;选择80
【机 构】
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广东外语外贸大学语言工程与计算实验室; 广东外语外贸大学信息科学与技术学院; 广东外语外贸大学国际学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学资助项目(14YJA740011);广东省教育厅科技创新资助项目(2013KJCX0067);广东省哲学社会科学“十二五”规划资助项目(GD15YTS01);广东省科技计划资助项目(2017A040406025);广东外语外贸大学教改资助项目(GWJY2017046)
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针对现有领域情感词典在情感和语义表达等方面的不足,提出一种基于词向量的领域情感词典构建方法。利用25万篇新闻语料和10万余条酒店评论数据,训练得到word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;利用TF-IDF值在词汇重要程度的度量作用,在酒店评论中获得9 860个领域候选情感词汇;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感词极性分类和文本情感分析任务中,试验结果表明,Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示;基于特定领域语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域特性,同时不受候选情感词集范围的约束。
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