【摘 要】
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从细粒度语义角度给出情感计算框架。针对目前观点分析方法局限于传统的文本分析技术,只能将舆论观点句分为肯定和否定两极或确定每一极的程度(粗粒度),不能进一步给出舆论观
【机 构】
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北京信息科技大学计算中心; 南通大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61340037)
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从细粒度语义角度给出情感计算框架。针对目前观点分析方法局限于传统的文本分析技术,只能将舆论观点句分为肯定和否定两极或确定每一极的程度(粗粒度),不能进一步给出舆论观点句是积极的还是消极的程度的问题。本文从认知学角度研究细粒度语义情感计算框架。舆论观点句情感计算,提出了一种舆情观点句的定量分析方法,该方法将对于某话题的文本集合作为输入,输出一个实数表示文本中所表达观点的能量。本文在NLPIR共享平台上进行了相关实验,给出了粗粒度情感和细粒度情感对观点句识别的对比实验,实验表明,两种方法对观点句的识别性能相差不大;对非观点句细粒度方法好于粗粒度方法。
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