【摘 要】
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目前,情感分析是自然语言处理领域的一个重要方向。作为其中一种特殊的修辞手法,反讽尤其是中文反讽目前国内相关研究较少,存在反讽识别准确率不高的问题。为了提高中文反讽
【机 构】
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目前,情感分析是自然语言处理领域的一个重要方向。作为其中一种特殊的修辞手法,反讽尤其是中文反讽目前国内相关研究较少,存在反讽识别准确率不高的问题。为了提高中文反讽识别的准确性,研究了一种改进后的融合微博特有语言特征的词袋模型,并分别在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian,NB)和随机森林(Random Forest,RF)等分类器中进行了训练,相较于单独使用词袋模型进行训练准确率有了明显提升,为今后进一步提高反讽识别的准确率打下了基础
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