一种面向观点挖掘的多粒度话题情感联合模型

赵煜; 蔡皖东

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为了提高文本观点挖掘的效率,通过扩展标准话题模型,提出了一种新颖的多粒度话题情感联合模型(MG-TSJ).模型将文本话题区分为全局和局部两类,同时挖掘文本中涉及的多层次话题信息和情感倾向信息.该模型采用非监督的学习方法,解决了现有方法存在的领域依赖问题.通过在测试语料库上进行实验,该模型在文本情感倾向性分类任务中的准确率达到82.6%,具有和监督分类系统相当的性能;挖掘话题集合呈现层次化、语义相关的特点,证明了MG-TSJ模型对观点挖掘是可行的和有效的.

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来源
《西安电子科技大学学报》 |2011年第3期|181-188|共8页
作者
赵煜; 蔡皖东;
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作者单位

西北工业大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
观点挖掘; 话题模型; 多粒度话题情感联合模型; 非监督学习; 蒙特卡罗模拟法;

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