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微博的兴起与传播使得短文本情感分类成为目前的热门研究领域。通过对中文微博语料的情感倾向性分析进行研究,提出了一种新的情感分类方法。首先构建了两级情感词典,并对不同级别情感词作不同增强;然后在情感特征方面使用N-Gram方法,尽量获取有限长度博文中的未登录情感词和情感信息。经实验验证与传统方式相比较,该方法的准确率和召回率都有所提高,在COAE2014微博情感倾向性评测任务中也取得了较好的成绩。 相似文献
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第六届中文倾向性评测(COAE2014)新增了"面向新闻的情感关键句抽取与判定"任务,为了保证评测数据的真实有效性和评测任务的合理性,本文采用了随机抽样法和交叉验证法进行数据采集和标注,制定了符合任务特点的评测指标,提出了基于关键词累积得分和朴素贝叶斯分类器的baseline方法。本评测任务吸引了国内13家研究机构和高校的共同参与,提交的22个结果中有一半的成绩超过了baseline,但是最好的结果离人工标注结果还有很大差距。 相似文献
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