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改进的基于语义理解的文本情感分类方法研究
引用本文:王日宏,崔兴梅,周炜,王成龙,李永珺. 改进的基于语义理解的文本情感分类方法研究[J]. 计算机科学, 2017, 44(Z11): 92-97
作者姓名:王日宏  崔兴梅  周炜  王成龙  李永珺
作者单位:青岛理工大学计算机工程学院 青岛266033,青岛理工大学计算机工程学院 青岛266033,青岛理工大学计算机工程学院 青岛266033,中国联合网络通讯有限公司济南软件研究院 济南250199,青岛理工大学计算机工程学院 青岛266033
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(61502262),山东省研究生教育创新计划项目(SDYY16023)资助
摘    要:文本分类在信息检索、Web文档自动分类、数字图书馆、自动文摘、文档的组织和管理等多个领域都有着广泛的应用。提出一种改进的基于语义理解的文本情感分类方法,在情感相似度计算中加入情感义原来重新修正定义,并综合情感短语倾向性的研究,侧重情感词与否定词、程度副词的组合形式分析,重点提出否定词程度副词综合处理模块。结合以连词为划分标准的语句情感倾向性分类处理,提出一种文本倾向度算法,以实现基于语义理解的文本情感分类。实验结果表明,与传统的语义理解算法相比,该方法的分类效果有了一定程度的提升。

关 键 词:改进语义理解  文本情感分类  否定词  程度副词  句子结构化模板

Research of Text Sentiment Classification Based on Improved Semantic Comprehension
WANG Ri-hong,CUI Xing-mei,ZHOU Wei,WANG Cheng-long and LI Yong-jun. Research of Text Sentiment Classification Based on Improved Semantic Comprehension[J]. Computer Science, 2017, 44(Z11): 92-97
Authors:WANG Ri-hong  CUI Xing-mei  ZHOU Wei  WANG Cheng-long  LI Yong-jun
Affiliation:Computer Engineering Institute ,Qingdao University of Technology,Qingdao 266033,China,Computer Engineering Institute ,Qingdao University of Technology,Qingdao 266033,China,Computer Engineering Institute ,Qingdao University of Technology,Qingdao 266033,China,China UNICOM Software Research Institute Jinan Branch,Jinan 250199,China and Computer Engineering Institute ,Qingdao University of Technology,Qingdao 266033,China
Abstract:
Keywords:Improved semantic comprehension  Text sentiment classification  Negative words  Adverb of degree  Sentence structure template
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