基于主题种子词的情感分析方法

陈永恒; 左万利; 林耀进

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基于主题种子词的情感分析方法

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产品或服务的情感主题分析,有利于用户从海量的评论集中快速地了解到自己关注产品或服务的主题情感信息.针对现存非监督情感分析模型情感主题发现性能不足的问题,提出了一种的基于主题种子词的情感分析方法,该方法在自动构建领域主题种子词及主题文本基础上,利用主题种子词监督的情感分析模型(SAA_SSW)实现主题及其关联情感的联合发现.实验结果表明,相比传统的情感/主题联合模型(JST)和主题情感统一模型(ASUM),SAA_SSW能够识别出相同的词在不同的主题下具有的情感标签,挖掘的情感词与主题之间的相关度更高;另外,基于不同情感字典进行分类精度分析,SAA_SSW的分类精度相对于这两种模型至少提高7.5％.所以,SAA_SSW模型能很好地完成情感主题的发现,以及具有较高的情感分类精度.

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来源
《计算机应用》 |2015年第9期|2560-25642615|共6页
作者
陈永恒; 左万利; 林耀进;
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作者单位

闽南师范大学计算机学院;

福建漳州363000;

吉林大学计算机科学与技术学院;

长春130012;

闽南师范大学计算机学院;

福建漳州363000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;形式语言理论;
关键词
隐藏狄利克雷分配; 文本分析; 主题模型; 自然语言处理;

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