论文部分内容阅读
以微博数据为研究对象,对反语识别特征进行研究。针对微博特点和反语识别特性,构建包括情感短语、表情符号等在内的多种特征。试验表明,在不平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值等评价标准分别比现有反语特征分别提高了0.34%、0.74%和0.18%,而在平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值则分别提高了0.44%、2.54%和0.14%。