【摘 要】
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针对中文消费评价的情感分类问题,构造基于词典语义概念和上下文语义相结合的情感分类方法,对情感进行分类。该方法首先构造提取不同领域基准词集的方法。然后利用一元语言模
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院,辽宁工程技术大学系统工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.70971059）、辽宁省创新团队项目（No.2009T045）、辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目（No.LJQ2012027）资助
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针对中文消费评价的情感分类问题,构造基于词典语义概念和上下文语义相结合的情感分类方法,对情感进行分类。该方法首先构造提取不同领域基准词集的方法。然后利用一元语言模型,通过HowNet计算情感相似值,进行情感词提取。最后结合HowNet方法和Google相似距离方法构造一种情感分类算法,对句子进行情感倾向性分类,既考虑词语本身含义,又考虑词语在上下文中的含义。通过对书籍、电脑和酒店的评价进行实验,F值较高,同时与其他方法进行对比实验,体现文中算法的有效性。
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