基于依存关系的中文微博作者性别识别
[Abstract]:[objective] to explore the application of dependency in gender identification of Chinese Weibo authors in view of the short length of network text and sparse collection of traditional stylistic features. [methods] Tencent Open Weibo was selected as the experimental corpus. The dependency features were extracted and compared with the lexical features, structural features, functional word features, part-of-speech tagging features and Weibo features in the existing literature. [results] support vector machine (SVM) and naive Bays were used. The comparison experiment of nearest neighbor and decision tree algorithm verifies the accuracy of this method in the gender recognition task of Chinese Weibo authors. The recall rate and F-Measure are the highest. The effectiveness of dependency in the gender recognition of Weibo authors needs to be further verified on large-scale corpus. [conclusion] this model can avoid the sparsity of short text feature collection. Compared with other control feature sets, the author's gender can be identified more effectively.
【作者单位】： 大连外国语大学软件学院;
【基金】：国家社会科学基金一般项目“典籍英译国外读者网上评论观点挖掘研究”(项目编号:15BYY028) 国家教育部回国人员科研启动基金项目(项目编号:教外司[2015]1098)的研究成果之一
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【参考文献】
相关期刊论文 前4条
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相关硕士学位论文 前1条
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【共引文献】
相关期刊论文 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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5 肖s，
本文编号：2473678
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