论文摘要
针对基于关键词字符匹配和粗粒度情感分析方法的传统不良信息检测方法准确率低的问题,提出一种基于短语级情感分析的不良信息检测方法.该方法制定语法规则来提取敏感词所在短语,结合二次分类的情感词典,通过分析短语的情感倾向来判断表达者对敏感关键词的情感倾向,从而判定内容的敏感性.本文方法克服了字符串匹配方法的缺点,如:传统的字符串匹配方法忽视敏感词上下文,从而导致大量误报的缺点,及粗粒度情感分析方法由于无法准确定位情感对象,只能以文本整体情感倾向代表表达者主观情感,导致不能精准分析与敏感词相关的情感倾向及敏感性.实验表明,本文方法与传统方法相比,准确率有较大的提升.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 明弋洋,刘晓洁
关键词: 不良信息,语法规则,短语提取,情感词典,情感分析
来源: 四川大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 四川大学网络空间安全学院
基金: 国家重点研发计划(2016YFB0800604,2016YFB0800605),国家自然科学基金项目(61572334,U1736212),四川省重点研发项目(2018GZ0183)
分类号: TP391.1;TP309
页码: 1042-1048
总页数: 7
文件大小: 430K
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