【摘 要】
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目前情感分析被广泛用于商品评论、微博互动等众多领域,为了解决经济评论的情感分析问题,本文通过引入ITD*MI加权方法、互信息和左右熵新词发现方法,对基于情感词典的情感分
【基金项目】
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江西财经大学科研课题(编号:2019061923224410)的资助
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目前情感分析被广泛用于商品评论、微博互动等众多领域,为了解决经济评论的情感分析问题,本文通过引入ITD*MI加权方法、互信息和左右熵新词发现方法,对基于情感词典的情感分析方法进行改进。而对于情感词典的构造问题,由于已开源的基础情感词典对于含有学术用语的经济评论情感分析并不适用,本文在基础情感词典和拓展情感词典的基础上采取人工提取情感特征的方法,构建经济评论情感词典。同时,考虑到经济评论中具有大量趋势词词组的特征,本文制定趋势词词组的评分规则,并融入情感评分体系中。实验结果表明,该评分体系对于经济评论的情感
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