排序方式: 共有15条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
3.
动态情感知识的获取,特别是领域相关极性词典的构建一直是意见挖掘和情感分析系统在开放应用时面临的主要挑战之一。该文面向产品评价文本提出一种汉语情感极性词典扩展方法。该方法首先采用序列标注方法从意见文本中抽取产品意见要素,同时构建属性-评价对;然后,对抽取的属性-评价对进行正规化,以减少词典扩展中的复杂性和噪声;最后,改进PolarityRank算法的构图方式以使其适用于汉语文本,从而完成词典扩展。在汽车和手机两个领域的意见文本的实验结果表明领域相关的情感极性词语的扩展有利于情感极性分类性能的提高。
相似文献
相似文献
4.
5.
提出了一种汉语文本切分和词性标注相融合的一体化分析的统计模型,并应用动态规划算法与A*解码算法相结合的二次搜索算法,实现了一个基于该模型的汉语词法分析器.初步的开放测试表明,该分析器的分词准确率和词性标注正确率分别可达98.67%和95.49%. 相似文献
6.
汉语词语边界自动划分的模型与算法 总被引:10,自引:1,他引:9
在引入词形和汉字结合点等概念基础上,文中分别描述了一个基于字串构词能力的词形模型和一个基于词语内部、外部汉字结合度的汉字结合点模型,并采用线性插值方法 两种模型融合于一体进行汉词语边界划分。在分析汉语切分候选择空间的基础上,文中还给出了相应的优化搜索算法。与一般的统计方法相比,文中方法的参数可直接从未经加工粗语料中得到,具有较强的适应能力,初步试验表明该方法是有效和可靠的。 相似文献
7.
8.
将汉语词法分析看作一个整体,提出了一个一体化的词法分析模型。该模型能将词形、词性和词义等不同层面的统计信息有机地融合在一起。在此基础上,面向汉语真实文本,采用启发式的A解码算法,实现了一个基于该模型的汉语词法自动分析系统。分别对系统进行了初步的开放和封闭测试,测试结果表明一体化的词法分析方法是有效的。 相似文献
9.
10.
一种启发式的汉语词性标注算法 总被引:1,自引:0,他引:1
描述了一种启发式的汉语词性标注算法,并采用该算法实现了一个基于统计模型的汉语词性标注系统。该算法将反向动态规划和正向A^*解码算法相结合。初步的开放测试表明,该系统的词性标注正确率为95.88%(小标记集)和97.95%(大标记集),性能优于Viterbi算法。 相似文献