基于概率潜在语义分析的词汇情感倾向判别

被引：15

作者：

宋晓雷 ^{[1
]}

王素格 ^{[1
,2
]}

李红霞 ^{[3
]}

李德玉 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 山西大学计算机与信息技术学院

[2] 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

[3] 山西大学数学科学学院

来源：

中文信息学报 | 2011年 / 02期

关键词：

概率潜在语义分析; 数据稀疏; 语义聚类; 情感倾向;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

该文利用概率潜在语义分析,给出了两种用于判别词汇情感倾向的方法。一是使用概率潜在语义分析获得目标词和基准词之间的相似度矩阵,再利用投票法决定其情感倾向;二是利用概率潜在语义分析获取目标词的语义聚类,然后借鉴基于同义词的词汇情感倾向判别方法对目标词的情感倾向做出判别。两种方法的优点是均可在没有外部资源的条件下,实现词汇情感倾向的判别。

引用

页码：89 / 93

页数：5

共 6 条

[1] 基于同义词的词汇情感倾向判别方法 [J].

王素格 ;

李德玉 ;

魏英杰 ;

宋晓雷 .

中文信息学报, 2009, 23 (05) :68-74

[2] 基于语义理解的文本倾向性识别机制 [J].

徐琳宏 ;

林鸿飞 ;

杨志豪 .

中文信息学报, 2007, (01) :96-100

[3] 基于HowNet的词汇语义倾向计算 [J].

朱嫣岚 ;

闵锦 ;

周雅倩 ;

黄萱菁 ;

吴立德 .

中文信息学报, 2006, (01) :14-20

[4]

弱指导的统计隐含语义分析及其在跨语言信息检索中的应用[A]. 金千里,赵军,徐波.语言计算与基于内容的文本处理——全国第七届计算语言学联合学术会议论文集[C]. 2003

[5]

中文褒贬义词语倾向性的分析[A]. 王根,赵军.第三届学生计算语言学研讨会论文集[C]. 2006

[6] Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis [J].

Thomas Hofmann .

Machine Learning, 2001, 42 :177-196

← 1 →