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基于OC-SVM的新情感词识别
引用本文:付丽娜,肖和,姬东鸿.基于OC-SVM的新情感词识别[J].计算机应用研究,2015,32(7).
作者姓名:付丽娜  肖和  姬东鸿
作者单位:武汉大学计算机学院,武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目
摘    要:当前对新词发现、情感词极性标注与情感词库构建的研究比较多,却少有一个专门针对新情感词识别的方法.提出一种基于OC-SVM的新情感词识别方法,通过种子词扩展方法获得词语集,并用旧词典、词频和停用词等对扩展的词进行过滤,获取新词,对新词获取的实验评估显示在适当的F值下,正确率可以达到45.5%.由于情感词和非情感词训练集的不平衡性,采用词频、相邻词及其词性等作为特征用OC-SVM(one-class support vector machine)对新词进行分类,获得新情感词,构建一个有效的新情感词识别系统.实验结果在召回率为26.6%的情况下,正确率可以达到45.7%,证明了算法的有效性.

关 键 词:情感分析  情感词库  极性标注  新词发现

Method of new sentiment word discovery based on OC-SVM
Fu Lina,Xiao He,Ji Donghong.Method of new sentiment word discovery based on OC-SVM[J].Application Research of Computers,2015,32(7).
Authors:Fu Lina  Xiao He  Ji Donghong
Abstract:
Keywords:sentiment analysis  sentiment word dictionary  orientation tagging  new word discovery
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