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由于自然语言的复杂性,使得情感挖掘仍存在一些问题需要解决,如情感词的领域依赖性、隐式特征识别、同指特征处理和特征极性计算等。为解决这些问题,提出一种基于语义的情感挖掘方法,该方法以主题图为指导进行特征及情感词的识别和情感极性强度计算,充分利用特征之间及其特征与情感词之间的语义关系,可以在一定程度上提高意见挖掘的准确性。 相似文献
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基于修正点互信息的特征级情感词极性自动研判 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]基于语料的情感词发现依语句上下文推断情感词极性,能显著提升情感分析的准确率,在面向领域的特征级情感分析任务中有重要应用价值。[方法/过程]对特征级情感极性研判问题展开探讨,提出基于点互信息的"特征-情感"对情感极性自动判别算法,算法借助大规模领域语料,根据观点表达"特征-情感"对与情感语义明确的种子词的共现关系,同时引入依存句法分析语句间的情感转折,通过修正经典的点互信息算法,对上下文约束下的用户观点表达进行褒贬预测。[结果/结论]实验证明,修正算法的性能显著优于词典匹配算法和经典的点互信息情感识别算法,不仅能够推断词典中未纳入的观点表达的情感指向,而且能较准确地推断"语境"中的情感词极性。在餐饮评论和数码产品评论两个评测语料集上,修正算法的F1宏平均指标分别达到0.827和0.878。该算法以领域相关的大规模语料为支撑,基于概率统计和句法分析,因数据获取便利,算法效率高,移植性好,具有普适性,尤其适用于面向领域的情感分析任务。 相似文献
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考虑到中文网络评论的复杂语义特性,为提高产品特征观点倾向性判断的精确性,提出一种复杂语义倾向性计算方法.该方法在建立产品领域情感词典的基础上,首先确定特征观点窗口的度量范围,完成特征观点组的提取;然后在特征观点组中综合考虑观点词的程度、反转语义及特征评价的频数等多种因素,完成特征评价倾向性的计算.实验结果表明,本文所提出的方法在特征评价倾向性分类方面可以达到较高的查全率和查准率,而且与SO-PMI方法相比,可明显提高特征评价的计算精确性. 相似文献
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[目的/意义] 微博平台产品评论的特征级情感分析问题具有其特殊性,为了对特征分类,解决隐式特征的识别问题,并分析特征情感,提出一种基于特征本体的产品评论情感分析方法。[方法/过程] 该方法利用构建的特征本体对特征词分类,通过计算情感词与特征的搭配权重来识别隐式特征,并构建领域情感词典和微博表情符号词典,计算微博产品评论的特征情感极性和强度。[结果/结论] 构建方法模型,通过采集微博评论数据设计实验,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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Study on Construction of Fuzzy Emotion Ontology Based on HowNet 总被引：1，自引：0，他引：1
构建模糊情感本体是在线评论情感分析的基础.针对在线评论情感表达的多样性和模糊性,将情感本体划分为评价词本体和情感词本体,利用模糊理论和知网相关概念,构建模糊情感本体的基本模型.根据评价词和情感词的各自特点,运用模糊化处理和语义相似度的相关理论,分别对评价词模糊本体和情感词模糊本体的情感类型和隶属度进行了相应处理.并通过与点互信息方法比较,验证了情感本体模型在自动获取情感类方面的有效性,最后进行了相关数据统计. 相似文献