【摘 要】
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文本情绪分析属于细颗粒度文本情感分析范畴.传统的基于监督学习的方法,大多注重从表面词形提取特征,对语言的结构化特征考虑较少,无法应对特征稀疏问题,也无法挖掘文本中隐
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,中国科学技术大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472393)资助~~
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文本情绪分析属于细颗粒度文本情感分析范畴.传统的基于监督学习的方法,大多注重从表面词形提取特征,对语言的结构化特征考虑较少,无法应对特征稀疏问题,也无法挖掘文本中隐含的深层语言信息(包括词语搭配和语义韵).上述问题的存在导致现有系统的分类性能不高,尤其对隐性文本情绪分类问题表现出较大的局限性.本文尝试将基于依存句法的词语搭配特征和基于组合语义的深度特征应用于文本情绪分类,提出了一种以短语为主要线索的半马尔科夫条件随机场文本情绪分析模型.为了验证模型的有效性,利用实际构建的相关实验语料,开展了相关实验研究.实验结果表明,本文方法不仅可以显著提高文本情绪分类的准确率,而且对解决隐性情感分析问题也具有重要作用.
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