计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
Computer Applications and Software
2015年
11期
57-61
,共5页
情感倾向性%复杂句式%情感分类模型%朴素贝叶斯
情感傾嚮性%複雜句式%情感分類模型%樸素貝葉斯
정감경향성%복잡구식%정감분류모형%박소패협사
Sentiment polarity%Complex sentence%Sentiment classification model%Naǐve Bayes
在文本的情感倾向性研究中缺乏对多种复杂句式的有效分析,而复杂句式中多种情感共现的特点使得传统的情感分类器对复杂句式的情感分析效率不高,所以提出一种新的可以对复杂句式进行有效情感分析的情感分类模型.该模型充分分析了汉语中复杂句式的结构特点,通过已有资源构建中文情感词典、关联词表、否定词表,并提出了一种复杂句式模型来匹配各种复杂句式.最后将该复杂句模与朴素贝叶斯分类器相结合,得到新的针对复杂句式的情感分类模型.在实验中,新的情感分类模型在准确率、召回率、F值上都比传统的情感分类器有了明显的提高.实验证明该模型能更好的分析各种复杂句式的情感.
在文本的情感傾嚮性研究中缺乏對多種複雜句式的有效分析,而複雜句式中多種情感共現的特點使得傳統的情感分類器對複雜句式的情感分析效率不高,所以提齣一種新的可以對複雜句式進行有效情感分析的情感分類模型.該模型充分分析瞭漢語中複雜句式的結構特點,通過已有資源構建中文情感詞典、關聯詞錶、否定詞錶,併提齣瞭一種複雜句式模型來匹配各種複雜句式.最後將該複雜句模與樸素貝葉斯分類器相結閤,得到新的針對複雜句式的情感分類模型.在實驗中,新的情感分類模型在準確率、召迴率、F值上都比傳統的情感分類器有瞭明顯的提高.實驗證明該模型能更好的分析各種複雜句式的情感.
재문본적정감경향성연구중결핍대다충복잡구식적유효분석,이복잡구식중다충정감공현적특점사득전통적정감분류기대복잡구식적정감분석효솔불고,소이제출일충신적가이대복잡구식진행유효정감분석적정감분류모형.해모형충분분석료한어중복잡구식적결구특점,통과이유자원구건중문정감사전、관련사표、부정사표,병제출료일충복잡구식모형래필배각충복잡구식.최후장해복잡구모여박소패협사분류기상결합,득도신적침대복잡구식적정감분류모형.재실험중,신적정감분류모형재준학솔、소회솔、F치상도비전통적정감분류기유료명현적제고.실험증명해모형능경호적분석각충복잡구식적정감.
