【摘要】：針對(duì)微博中新情感詞的識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于詞語(yǔ)相關(guān)度的微博新情感詞自動(dòng)識(shí)別方法。首先,對(duì)于分詞軟件把一個(gè)新詞錯(cuò)分成幾個(gè)詞的問(wèn)題,利用組合思想將相鄰詞進(jìn)行合并作為新詞的候選詞;其次,為了充分利用詞語(yǔ)上下文的語(yǔ)義信息,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練語(yǔ)料獲得候選新詞的空間表示向量;最后,利用已有的情感詞典作為指導(dǎo),融合基于詞表集合的關(guān)聯(lián)度排序和最大關(guān)聯(lián)度排序算法,在候選詞上篩選,獲得最終的情感新詞。在COAE2014(第六屆中文傾向性分析評(píng)測(cè))任務(wù)3語(yǔ)料上,提出的融合算法與點(diǎn)互信息(PMI)、增強(qiáng)互信息(EMI)、多詞表達(dá)距離(MED)、新詞語(yǔ)概率(NWP)以及基于詞向量的新詞識(shí)別方法相比,準(zhǔn)確率至少提高了22%,說(shuō)明該方法自動(dòng)識(shí)別微博新情感詞效果優(yōu)于其他五種方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of recognition of new emotional words in Weibo, an automatic recognition method of Weibo new emotional words based on word correlation degree is proposed. First of all, for the problem that a new word is misdivided into several words by word segmentation software, the adjacent words are merged as candidates for new words by using the combination idea. Secondly, in order to make full use of the semantic information of word context, neural network is used to train the corpus to obtain the spatial representation vector of candidate new words. Finally, using the existing emotion dictionary as the guide, the correlation degree sorting and the maximum correlation degree sorting algorithm based on thesaurus set are combined to screen the candidate words and obtain the final emotional new words. Based on the task 3 corpus of COAE2014 (sixth Chinese tendency Analysis and Evaluation), the proposed fusion algorithm and point mutual information (PMI), enhance the distance (MED), of (EMI), multi-word expression with mutual information. Compared with the new word probability (NWP) and the new word recognition method based on word vector, the accuracy of the new word recognition method is improved by at least 22%, which shows that this method is better than the other five methods in automatically recognizing Weibo new emotional words.
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;計(jì)算智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(山西大學(xué));
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2015AA015407) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61175067,61272095,61432011,61573231,U1435212) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)計(jì)劃項(xiàng)目(2015091001-0102) 山西省回國(guó)留學(xué)人員科研項(xiàng)目(2013-014)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2494395