本文關(guān)鍵詞：基于全局變量CRFs模型的微博情感對(duì)象識(shí)別方法

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【摘要】：微博行文具有較大的自由性,其中情感對(duì)象識(shí)別是一個(gè)困難的問題,尤其是情感對(duì)象未顯性出現(xiàn)情況下的情感對(duì)象識(shí)別,暫未發(fā)現(xiàn)有效解決方法。該文針對(duì)這一難題,結(jié)合中文微博的特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的條件隨機(jī)場(chǎng)的模型。該模型把情感對(duì)象識(shí)別看作一個(gè)序列標(biāo)記問題,通過在傳統(tǒng)的CRF序列標(biāo)記模型上增加情感對(duì)象的全局節(jié)點(diǎn),有效地結(jié)合上下文信息、句法依賴以及情感詞典,從而可以識(shí)別出微博中的情感對(duì)象。該方法的優(yōu)勢(shì)在于能夠應(yīng)用于情感對(duì)象未顯性出現(xiàn)的情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法比現(xiàn)有方法能更有效地識(shí)別出微博中的情感對(duì)象。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 條件隨機(jī)場(chǎng) 微博 情感對(duì)象識(shí)別 信息抽取 情感分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61100148,61202269) 廣東省自然科學(xué)基金(S2011040004804) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2010B050400011)
【分類號(hào)】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言近年來,隨著社交網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,微博作為一種新的媒介承載了海量的互聯(lián)網(wǎng)信息,如何有效地對(duì)微博信息進(jìn)行觀點(diǎn)挖掘與情感分析具有重要意義。近年來國內(nèi)外已有許多情感表達(dá)和情感對(duì)象方面的研究,但是他們大多是針對(duì)產(chǎn)品評(píng)論信息或者新聞信息進(jìn)行分析。與傳統(tǒng)的文本信息不

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本文編號(hào)：937540