【摘 要】
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针对领域情感词典的局限性,提出一种中文领域情感词典自适应学习方法。从中文基础情感词典中选取少量种子词,采用基于CBOW模型和基于句法规则两种抽取方法,对领域语料库进行
【机 构】
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火箭军工程大学作战保障学院,中国航天科工集团第二研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702525)
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针对领域情感词典的局限性,提出一种中文领域情感词典自适应学习方法。从中文基础情感词典中选取少量种子词,采用基于CBOW模型和基于句法规则两种抽取方法,对领域语料库进行候选情感词的抽取,通过改进的SO_PMI算法对得到的候选情感词进行情感极性判定,形成领域正负情感词典。实验结果表明,该方法能够自适应生成领域情感词典,情感词识别准确率较高,该模型在中文情感分析应用中取得了较好的效果。
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