【摘 要】
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研究第五届中文倾向性分析评测的任务3和任务4,即微博的倾向性分析和评价对象识别.网络新词多,句子格式不规范,语言简短且包含的情感内容多都是微博分析的难点.针对此问题,提
【机 构】
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河北大学教务处,河北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（61375075）, 河北省自然科学基金（F2012201020）
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研究第五届中文倾向性分析评测的任务3和任务4,即微博的倾向性分析和评价对象识别.网络新词多,句子格式不规范,语言简短且包含的情感内容多都是微博分析的难点.针对此问题,提出对中文微博的过滤算法.在词语倾向性识别中,构建基础观点词和网络观点词等词典,然后利用知网识别所有词语的倾向性.在评价对象的抽取方面,提出一种面向微博的基于统计和规则相结合的评价对象抽取方法,特别是提出利用句法分析和评价词、评价对象互信息的联合抽取算法.实验表明,该算法可以提升评价对象抽取的效果.
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