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基于依存分析的中文微博情感分析.pptx

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基于依存分析的中文微博情感分析.pptx

上传人:wz_198613 2019/4/16 文件大小:1.66 MB

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文档介绍

文档介绍:汇报内容任务一观点句识别评测任务二情感倾向性判断评测任务三情感要素抽取评测任务一:观点句识别评测为了有效区分观点句与非观点句,我们从句子中抽取组件对应的词语特征作为识别线索,并在情感词和评价对象的依存模式的基础上,提出基于词语特征的观点句识别方法--OSR_WF方法。任务一:观点句识别评测OSR_WF方法流程:新词识别;含极性词库中的词,则认为该句子是观点句;主语为第一人称代词,谓语为主张动词,状语为表达“喜、怒、哀、乐”的情感词的句子认为不是观点句;含有能愿动词库中的词作谓语的句子认为不是观点句;由条件连词库中的词作连词的句子认为不是观点句;其它符合评价单元依存模式的句子认为是观点句。规则制定:制定组合模式构建非语素词性集构建停用词表候选新词剪枝:成词权重统计:转移频率和文档频数,计算成词权重:提出基于规则与统计的新词识别方法任务一:观点句识别评测情感词库极性词库否定词库能愿动词库条件连词库词库构建:任务一:观点句识别评测评价单元依存模式评价单元模式情感词词性评价对象词性VA,VVNN,NR,NT,PNVA,JJNN,NR,NT,PNVA,VVNN,NR,NT,PNVA,VVNN,NR,NT,PNVA,JJNN,NR,NT,PNVA,JJNN,NR,NT,PN任务一::观点句识别评测任务二:情感倾向性判断评测线性相加法统计观点句中情感倾向性值,句子从左往右,含褒义情感词+1,含贬义情感词-1,出现“但、但是”连词,将情感倾向性值清零,从转折后继续计算,最后得到句子的倾向,大于0判断为POS,小于0判断为NEG,等于0为OTHER。:情感倾向性判断评测