【摘 要】
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在篇章级情感分类研究方法中,算法常仅考虑情感的分布信息,忽略情感知识的语义信息,影响跨语言情感分类的准确率.针对上述问题,文中提出基于句法分析和属性概率权重的跨语言
【机 构】
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北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京市科学技术情报研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61332016)资助
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在篇章级情感分类研究方法中,算法常仅考虑情感的分布信息,忽略情感知识的语义信息,影响跨语言情感分类的准确率.针对上述问题,文中提出基于句法分析和属性概率权重的跨语言情感分类算法.首先,通过句法分析得到表征词语之间关系的依赖对,再将依赖对翻译到目标语言.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将类别属性的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类方法中,实现新的分类方法.使用带标签的英文分类数据集作为训练语料,标准中文数据集作为测试语料进行实验,结果表明文中算法的有效性.
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