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| 基于极性词典的中文微博客情感分类 | |
| 作者单位： | ;1.北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;2.新华网络股份有限公司 |
| 摘 要： | 微博客是近年来自然语言处理领域研究的热点。主要针对中文微博客中的情感分类展开研究。结合网络新词和基础情感词,同时考虑了情感词的极性情感强弱,构建四个词典,分别是基础情感词典、表情符号词典、否定词词典和双重否定词词典;在情感词典的基础上,融合汉语语言学特征和微博情感表达特征,提出一种新的基于极性词典的情感分类方法。实验准确率达到82.2%。实验结果表明,提出的方法可以对中文微博进行较好的情感分类,有一定的应用价值。 |
| 关 键 词： | 微博客 情感分类 词典 语言学特征 |
SENTIMENT CLASSIFICATION FOR CHINESE MICROBLOGGING BASED ON POLARITY LEXICONS |
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