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基于改进互信息的微博新情感词提取

论文摘要

针对微博新词的情感倾向分析问题,提出了一种改进互信息的微博新情感词提取方法.首先,对预处理后的微博数据进行N元切分,以此得到候选字串;然后,通过计算多字互信息（multiword mutual information,MMI）和左右侧邻接熵对候选字串进行扩展和过滤得到候选新词,再将候选新词与相应词典进行对比得到新词;最后,通过词间情感相似度（sentiment similarity between the words,SW）计算出新词的情感倾向值,从而得到新情感词.实验结果显示,该方法对新词情感倾向识别的准确率、召回率和F1值比文献[4]方法分别提高了13.14%、5.81%和8.59%,因此该方法具有很好的应用价值.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 微博新情感词提取流程
  • 2 微博新词的提取
  •   2.1 微博数据的预处理
  •   2.2 微博新词的提取方法
  •   2.3 微博新词的提取算法
  • 3 新词情感倾向分析
  •   3.1 构建微博基础情感词库
  •   3.2 新词情感倾向识别
  • 4 实验
  •   4.1 实验数据
  •   4.2 实验评估指标
  •   4.3 实验分析
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 柳文婷

    关键词: 微博,新情感词,元切分,多字互信息,词间情感相似度

    来源: 延边大学学报(自然科学版) 2019年04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,互联网技术

    单位: 安徽理工大学计算机科学与工程学院

    基金: 安徽省高校拔尖人才培育项目(gxbjZD15),安徽省自然科学基金面上项目(1908085MF189)

    分类号: TP391.1;TP393.092

    DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2019.04.013

    页码: 349-355

    总页数: 7

    文件大小: 477K

    下载量: 73

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ce1c32e47659ff2b7b05bbc0.html