面向微博情感评测任务的多方法对比研究

发布时间：2017-08-13 04:08

  本文关键词：面向微博情感评测任务的多方法对比研究

  更多相关文章： 微博 情感分析 评价对象抽取 复杂网络 CRFs

【摘要】：主要对COAE 2014评测中采用的算法进行描述,并结合评测结果进行分析比较。本次评测共有5个任务,本文重点描述与微博相关的3个任务。在微博情感新词发现和判断的任务中,方法核心是利用谷歌翻译算法的对齐操作来获得候选新词,之后使用平均点互信息筛选高频词语。在微博倾向性分析任务中采用两种方法,一种是传统的基于情感词典的极性判断方法,另一种是结合情感词标注的基于条件随机场CRFs的极性判断方法。在微博观点句要素抽取任务中,首先利用名词在复杂网络中的中介性和趋近性提取候选产品名和属性名,然后分别采用3种方法完成对产品属性名的抽取,其中,第一种方法是基于简单规则的滑动窗口抽取策略,后面两种方法都是基于CRFs的有监督抽取策略。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【关键词】： 微博 情感分析 评价对象抽取 复杂网络 CRFs
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61303115) 武汉市科技攻关项目(201210421135)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 0引言在过去的10年间,微博和文本消息等新形式的通讯方式开始出现并流行起来。这些短文本可以承载多种多样的信息,人们更多地使用它们来分享自己对身边正在发生事件的观点和看法,表达自己的个人情感。几乎所有的人类活动都与意见和情感相关,它们是人类行为的重要影响因素。人

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本文编号：665296