微博细粒度主副情感分析

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成果类型：

期刊论文

作者：

陈闯闯

作者机构：

南华大学计算机科学与技术学院,湖南衡阳,421001

[陈闯闯] 南华大学

语种：

中文

关键词：

依存句法;情感元素模型;细粒度;主副情感

期刊：

软件导刊

ISSN：

1672-7800

年：

2016

卷：

期：

页码：

140-143

DOI：

10.11907/rjdk.161107

基金类别：

11JJ6047:湖南省自然科学基金 13JJ4076:湖南省自然科学基金 13B101:湖南省教育厅优秀青年项目 2013KG66:衡阳市科技局科技项目 2013KG67:衡阳市科技局科技项目 14YBA335:湖南省哲学社会科学基金

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

计算机科学与技术学院

摘要：

根据依存句法,分析出句子中词语间的依存关系,找出词语级情感影响因子-副词、否定词,并建立情感元素模型,计算情感元素模型分值.对微博中每句话的情感进行分类,根据粒度分别求和,将最大值所对应的细粒度作为句子的情感的策略,对整条微博则采用句子得分最大的前两句所对应的细粒度作为微博的主副情感策略.在第三届自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC2014)的微博情绪判别及分类的评测任务中,应用该方法取得了较好效果.

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