面向微博短文本的细粒度情感特征抽取方法

被引：30

作者：

贺飞艳 ^{[1
]}

何炎祥 ^{[1
]}

刘楠 ^{[1
,2
]}

刘健博 ^{[1
]}

彭敏 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学计算机学院

[2] 军事经济学院军需系

来源：

关键词：

自然语言处理; 文本情感分析; 细粒度情感; 多分类特征抽取;

D O I：

10.13209/j.0479-8023.2014.013

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

结合TF-IDF方法与方差统计方法,提出一种实现多分类特征抽取的计算方法。采用先极性判断,后细粒度情感判断的处理方法,构建细粒度情感分析与判断流程,并将其应用于微博短文本的细粒度情感判断。通过NLP&CC2013评测所提供的训练语料对该方法有效性进行验证,结果表明该方法具有较好的抽取效果。

引用

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