广西师范学院学报（自然科学版）
廣西師範學院學報（自然科學版）
엄서사범학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUANGXI TEACHERS EDUCATION UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
3期
85-89
,共5页
观点句识别%微博%二元模板%特征提取
觀點句識彆%微博%二元模闆%特徵提取
관점구식별%미박%이원모판%특정제취
opinion sentence identification%micro-blogs%binary feature pattern%feature extrac-tion
为了有效识别中文微博的观点句，提出了基于 Hownet 词典及模板的特征提取方法，并使用 SVM算法对微博中的观点句进行识别。运用新设计的一个模板匹配的方法来进行特征提取，并通过计算其信息增益筛选出最后的特征模板。实验结果表明：算法具有优越性和有效性。
為瞭有效識彆中文微博的觀點句，提齣瞭基于 Hownet 詞典及模闆的特徵提取方法，併使用 SVM算法對微博中的觀點句進行識彆。運用新設計的一箇模闆匹配的方法來進行特徵提取，併通過計算其信息增益篩選齣最後的特徵模闆。實驗結果錶明：算法具有優越性和有效性。
위료유효식별중문미박적관점구，제출료기우 Hownet 사전급모판적특정제취방법，병사용 SVM산법대미박중적관점구진행식별。운용신설계적일개모판필배적방법래진행특정제취，병통과계산기신식증익사선출최후적특정모판。실험결과표명：산법구유우월성화유효성。
In order to identify opinion sentences from Chinese micro-blogs,we propose a feature extraction method based on Hownet and mixed features pattern.And then we employ SVM algorithm to identify the opinion sentences from Chinese micro-blogs.The main innovation point is that we propose to design a pattern to extract the features,and then filter the final feature extraction pattern by computing the information gain of the features.Finally,we show that our method is of efficiency, superiority and practicability in the experiment.
