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汉语语句主题语义倾向分析方法的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向(极性)。我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性,然后在句法分析的基础上,识别主题和情感描述项之间的关系,从而最终决定语句中每个主题的极性。实验结果显示,与手工标注的语料作为金标准进行比较,用于识别主题和主题极性的改进后的SBV极性传递算法的F度量达到了72.41%。它比原来的SBV极性传递算法和VOB极性传递算法的F度量分别提高了7.6%和2.09%。因此,所建议的改进的SBV极性传递算法是合理和有效的。 相似文献
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在独立学院模拟电子技术课程教学中,引入了任务驱动型教学模式。在任务完成过程中,学生分组讨论,加强团队协作意识,组与组之间形成良性竞争。该模式激发了学生自主学习兴趣,对应用型独立学院学生的工程实践能力和创新能力培养具有一定借鉴意义。 相似文献
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汉语句子语义极性分析和观点抽取方法的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
利用自然语言处理技术,对中文网络评论语句进行语义极性分析和观点抽取。提出了计算词语上下文极性的算法,并且分析主题和修饰成分的匹配关系。最后与手工标注结果进行比较,通过实验证明了该算法的合理性和有效性。 相似文献
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