WEB文本情感分类中关键问题研究论文.pdf 免费在线阅读前50页

  本文关键词：WEB文本情感分类中关键问题的研究，由笔耕文化传播整理发布。

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北京邮电人学博士学位论文摘要WEB文本情感分类中关键问题的研究摘要随着计算机技术和互联网的迅猛发展,网络在线的文档成为现代主要的信息载体,是人们生活中不可或缺的主要信息来源。而随着互联网进入web2.0时代,人们从被动的接受门户网站发布信息,转变为主动的获取、发布、共享、传播信息。同时,由于用户参与到信息的产生,网络信息的内容形式也变得多样化,越来越多的具有个人观点性的内容充斥着网络。这些观点性内容对于网络电子商务、网络社区发掘、网络信息安全、网络信息检索等多方面都具有重要的意义和实用价值。对网络文本观点性内容的自动情感分析成为近期web信息处理的一个研究热点,而其中的核心技术就是文本情感分类。在这样一个背景下,本文对面向web文本的中文分词、文本情感分类以及Weblog观点检索问题进行了下述创新性研究工作:首先,研究了面向web文本的中文分词问题。根据web文本环境的特点,研究重点在于中文分词中的未登录词识别问题,同时兼顾切分歧义消解、整体切分准确率和高效处理海量文本的能力。在未登录词识别方面,提出了POC.NLW字符标记模板,从字符级别的粒度来表征中文词汇的构成机制,并结合隐马尔可夫模型,实现了基于字符序列标注的中文分词方法。此外,... 内容来自转载请标明出处.

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