基于Word2Vec的情感词典自动构建与优化
文献类型：期刊
作者：杨小平[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院
[2]中国人民大学信息学院
[3]中国人民大学信息学院
[4]中国人民大学信息学院
[5]中国人民大学信息学院
[6]中国人民大学信息学院
[7]中国人民大学信息学院
年：2017
期刊名称：计算机科学
期：01
页码范围：42-47+74
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1002-137X
关键词：情感分析;多元情感分类;神经网络语言模型;情感消歧;情感强度优化框架
摘要：情感词典的构建是文本挖掘领域中重要的基础性工作。近几年,情感词典的极性标注从二元褒贬标注向多元情绪标注发展,词典的领域特性也日趋明显。但是情感类别的手工标注不但费时费力,而且情感强度难以得到准确量化,同时对领域性的过分关注也大大限制了情感词典的适用性[1]。通过神经网络语言模型对大规模中文语料进行统计训练,并在此基础上提出了基于转换约束集的多维情感词典自动构建方法;然后研究了基于词分布密度的感情色彩消歧方法,对兼具褒贬意味词语的感情极性进行区分和识别,并分别计算两种感情色彩下的情感类别与强度;最后提出基于多个语义资源的全局优化方案,得到包含10种情绪标注的多维汉语情感词典SentiRuc。实验...
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