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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
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中文情感常识知识库的构建 总被引：4，自引：3，他引：1
本文构建了一个中文情感常识知识库,包括规则库和实例库两部分.目前的文本情感分析,主要以句子为计算单位,仅仅得出一个句子的情感,忽视了对于情感的持有者的分析,而且认为上下文句子的情感存在接续关系.本文尝试以情感的持有者作为文本情感计算的单位,认为一个情感持有者的情感存在接续关系,这一部分在规则库里进行描述.在情感计算的对象方面,当前主要以"人"为计算对象,而本文构建的实例库还包括一些非情感词汇,动物和特殊身份人物的情感常识知识,从而扩大了情感计算对象的范围. 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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由于时间、地点、目的、知识以及构造者的不同,导致即使对同一问题,本体的构造也会有很大的差异,这样就造成本体间很难共享和重用.而本体映射是解决本体异构、在不同本体间建立语义关联的一种有效的方法.针对目前本体映射方法中概念相似度计算所存在的问题,本文提出一种综合映射方法,即先通过分类将大本体划分为若干小型的本体树,再对小本体树分别从概念名称、实例及结构分别计算概念相似度并综合,这样大大简化了相似度计算的复杂度,也提高了准确性、全面性.最后以国防工业本体和中文飞机本体为例做了实验并对算法做了分析. 相似文献
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提出一种具有特征级别的领域特征集合的情感资源挖掘方法,将基于HowNet词典的分类法构建的情感特征与基于机器学习的特征分类方法中的无内容特征以及领域特征相融合,并将该集合放入支持向量机中进行情感分类实验,实验结果表明,使用抽取模式以及多特征融合的分类方法,可增强中文情感分类效果,验证两种分类方法综合研究的正确性与有效性,弥补目前特征级别的中文情感分类研究的不足. 相似文献
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基准词是具有明确褒贬义倾向的词汇,基准词的选择对词汇倾向性判别的准确率有影响.现有的基准词选择方法主要关注的是基准词的频率、类别区分度和上下文敏感性,忽略了基准词的褒贬强度,这导致了词汇乃至更大粒度的语言单元的语义信息遗失.本文提出了一种含强度的基准词选择和词汇倾向性判别方法,首先对情感词进行语义相似性计算和聚类,然后进行倾向性计算和分类,由此得到包含语义及强度信息的基准词集,该基准词集可用于词汇褒贬性及褒贬强度的判别.我们分别使用通用搜索引擎和领域搜索引擎对该方法进行了验证,实验结果表明,领域搜索引擎下的词汇褒贬性及正负性词的褒贬强度判别准确率分别可以达到84.00%、80.49%和76.47%. 相似文献
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[目的/意义] 微信、微博等自媒体中隐含着大量的用户旅游消费需求的信息,将这些信息进行分类并依据分类结果构建需求本体,从而帮助企业分析和研究用户需求以获取巨大的商业价值。[方法/过程] 利用SVM分类算法将微博信息分类并生成分类结果集,这些结果集中包含大量旅游相关概念的词汇,可以作为构建和扩展旅游需求本体的语料;然后通过调查各大旅游网站的类目确定旅游需求的核心概念,抽取分类结果中与旅游相关的概念。[结果/结论] 利用抽取结果匹配核心概念,生成扩展后的本体,使用HOZO本体编辑工具进行修改和完善,并呈现部分旅游需求本体。从实验结果看,本文所提方法能较为准确地对包含旅游需求的文本进行分类。 相似文献
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检索词自动扩展词库构建方法的基本思路是：根据语料是否规范化处理进行词库分类建设,优化了系统的检索性能;结合学科类别,对词库语料进行领域划分,引导科技人员对技术领域的准确把握;建设以本体库为基础,将与规范词具有关联性、相似性的语料通过关系表与关联库关联,把科技文献中的关键词组成一个有序的关系网,解决了传统检索系统中检索词无关联的不足;通过对检索词出现频率进行统计分析,进而更新词库,保证本体库、关联库语料的时效性,突破了人工对词库更新管理的受限性。 相似文献
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基于传统知识组织资源的本体自动构建 总被引：3，自引：1，他引：2
本文介绍了基于现有的知识组织工具和书目数据资源自动构建本体的方法:首先根据书目数据揭示的领域知识建立一个用OWL描述的数据模型,然后从词表、类表和书目数据集中自动抽取对象和关系的实例,写入OWL数据模型,形成书目本体.这是构建本体的一条经济、高效、合理且实用的道路.基于该本体,不仅可以实现概念浏览和语义检索,还可以增强搜索引擎的功能,通过词汇服务实现检索词提示和搜索结果归类.基于<中国分类主题词表>和计算机类的书目数据,本文实现了一个语义检索系统KVision,展现了传统知识组织资源对于网络信息资源利用的潜在价值. 相似文献
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面向数字图书馆的本体自动构建 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种面向数字图书馆的本体自动构建方法:首先从因特网数据中找出本体语义概念的模式及其关系,然后通过构建概念分类体系来自动化地抽取数字图书馆的各类本体。包括以下步骤:术语选择、抽取本体概念、语义关系抽取、分类体系构建、本体构建和本体修剪及评价。图3。参考文献3。 相似文献