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中文反语识别特征分析

本站小编 Free考研考试/2022-02-06

中文反语识别特征分析

周荣翔(),贾修一*()
南京理工大学计算机科学与工程学院，江苏 南京 210094
收稿日期:2018-08-13出版日期:2019-02-20发布日期:2019-03-01
通讯作者:贾修一E-mail:zhourongxiang1@163.com;jiaxy@njust.edu.cn
作者简介:周荣翔(1992—)，男，江苏高邮人，硕士研究生，主要研究方向为自然语言处理. E-mail: zhourongxiang1@163.com
基金资助:国家自然科学基金(61773208);国家自然科学基金(71671086);国家自然科学基金(61403200)

Features analysis for Chinese irony detection

Rongxiang ZHOU(),Xiuyi JIA*()
School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, Jiangsu, China
Received:2018-08-13Online:2019-02-20Published:2019-03-01
Contact:Xiuyi JIA E-mail:zhourongxiang1@163.com;jiaxy@njust.edu.cn

Supported by:国家自然科学基金(61773208);国家自然科学基金(71671086);国家自然科学基金(61403200)




摘要/Abstract


摘要： 以微博数据为研究对象，对反语识别特征进行研究。针对微博特点和反语识别特性，构建包括情感短语、表情符号等在内的多种特征。试验表明，在不平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值等评价标准分别比现有反语特征分别提高了0.34%、0.74%和0.18%，而在平衡数据集上反语特征的识别准确率、召回率和F值则分别提高了0.44%、2.54%和0.14%。


PDF全文下载地址:

http://gxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1791
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