计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
7期
2033-2037
,共5页
极性词典%语素模型%同义关系%图模型%标签传播
極性詞典%語素模型%同義關繫%圖模型%標籤傳播
겁성사전%어소모형%동의관계%도모형%표첨전파
针对传统语素方法对于种子词语数量的依赖和传统图方法召回率较低的问题,提出一种将词语间语素关系融入到图模型中,并结合词语同义关系进行中文褒贬词典半监督构建的方法.首先利用语素模型计算词语间语素相似度；然后利用同义词林和双语词典资源,构建词语间同义关系；最后将二种关系结合,并利用标签传播(LP)算法进行词语的褒贬分类.实验结果表明,所提方法具有较高的准确率和召回率,微平均F1值最高可达92.8％；并降低了对种子词语数量的依赖,当种子词语数量仅为100时,微平均F1值依然可达到84.1％.除此之外,所提方法还具有快速收敛的特性.
針對傳統語素方法對于種子詞語數量的依賴和傳統圖方法召迴率較低的問題,提齣一種將詞語間語素關繫融入到圖模型中,併結閤詞語同義關繫進行中文褒貶詞典半鑑督構建的方法.首先利用語素模型計算詞語間語素相似度；然後利用同義詞林和雙語詞典資源,構建詞語間同義關繫；最後將二種關繫結閤,併利用標籤傳播(LP)算法進行詞語的褒貶分類.實驗結果錶明,所提方法具有較高的準確率和召迴率,微平均F1值最高可達92.8％；併降低瞭對種子詞語數量的依賴,噹種子詞語數量僅為100時,微平均F1值依然可達到84.1％.除此之外,所提方法還具有快速收斂的特性.
침대전통어소방법대우충자사어수량적의뢰화전통도방법소회솔교저적문제,제출일충장사어간어소관계융입도도모형중,병결합사어동의관계진행중문포폄사전반감독구건적방법.수선이용어소모형계산사어간어소상사도；연후이용동의사림화쌍어사전자원,구건사어간동의관계；최후장이충관계결합,병이용표첨전파(LP)산법진행사어적포폄분류.실험결과표명,소제방법구유교고적준학솔화소회솔,미평균F1치최고가체92.8％；병강저료대충자사어수량적의뢰,당충자사어수량부위100시,미평균F1치의연가체도84.1％.제차지외,소제방법환구유쾌속수렴적특성.
