【摘 要】
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汉语词语情感倾向自动判断避免了个人判断的影响,并提高了主观性词典创建效率。讨论和分析汉语词语情感倾向判断技术,使用情感特征集合进行倾向性描述,建立基于二元语法依赖
【机 构】
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攀枝花学院网络中心,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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四川省教育厅科技基金资助项目(07ZB155);攀枝花市科技基金资助项目(2009CY-R-13)
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汉语词语情感倾向自动判断避免了个人判断的影响,并提高了主观性词典创建效率。讨论和分析汉语词语情感倾向判断技术,使用情感特征集合进行倾向性描述,建立基于二元语法依赖关系的情感倾向互信息特征模型。采用机器学习方式得到分类器,对词语的情感倾向进行自动判别,并进行比较和优化,性能得以提高,最好的SVM准确率达到95.47%,F值达到93.90%。采用特征集合描述情感倾向性,在建立的互信息特征模型上,使用机器学习方法自动判断词语情感倾向是有效的。
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