计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
5期
1310-1313,1319
,共5页
胡杨%戴丹%刘骊%冯旭鹏%刘利军%黄青松
鬍楊%戴丹%劉驪%馮旭鵬%劉利軍%黃青鬆
호양%대단%류려%풍욱붕%류리군%황청송
文本情感分类%向量空间模型%局部语义分析%情感角色%特征聚合
文本情感分類%嚮量空間模型%跼部語義分析%情感角色%特徵聚閤
문본정감분류%향량공간모형%국부어의분석%정감각색%특정취합
text sentiment classification%Vector Space Model (VSM)%local semantic analysis%emotion role%feature converge
针对传统情感分类方法因情感项指向不明引发的误判和隐藏观点遗漏等问题,提出一种基于评价对象情感角色模型的文本情感分类方法.该方法首先识别文本中的潜在评价对象,通过局部语义分析对潜在评价对象所在语句进行情感标注,确定潜在评价对象所在语句的正负极性,并定义其情感角色;然后,改进特征权值计算方法,将情感角色对应的倾向值融入模型特征空间中;最后,通过特征聚合对特征空间实现模型降维.实验结果表明,所提方法与提取强主观性情感项作为特征的情感分类方法相比,分类准确率约提高3.2％,可有效改善文本情感分类效果.
針對傳統情感分類方法因情感項指嚮不明引髮的誤判和隱藏觀點遺漏等問題,提齣一種基于評價對象情感角色模型的文本情感分類方法.該方法首先識彆文本中的潛在評價對象,通過跼部語義分析對潛在評價對象所在語句進行情感標註,確定潛在評價對象所在語句的正負極性,併定義其情感角色;然後,改進特徵權值計算方法,將情感角色對應的傾嚮值融入模型特徵空間中;最後,通過特徵聚閤對特徵空間實現模型降維.實驗結果錶明,所提方法與提取彊主觀性情感項作為特徵的情感分類方法相比,分類準確率約提高3.2％,可有效改善文本情感分類效果.
침대전통정감분류방법인정감항지향불명인발적오판화은장관점유루등문제,제출일충기우평개대상정감각색모형적문본정감분류방법.해방법수선식별문본중적잠재평개대상,통과국부어의분석대잠재평개대상소재어구진행정감표주,학정잠재평개대상소재어구적정부겁성,병정의기정감각색;연후,개진특정권치계산방법,장정감각색대응적경향치융입모형특정공간중;최후,통과특정취합대특정공간실현모형강유.실험결과표명,소제방법여제취강주관성정감항작위특정적정감분류방법상비,분류준학솔약제고3.2％,가유효개선문본정감분류효과.
