韦航
- 作品数：3 被引量：20H指数：2
- 供职机构：湖南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向产品评论的细粒度情感分析被引量：17
- 2015年
- 针对传统粗粒度情感分析忽略具体评价对象,以及现有细粒度情感分析方法忽略无关评价要素的问题,提出结合条件随机场(CRF)和语法树剪枝的方法对产品评论进行细粒度情感分析。采用基于MapReduce的并行化协同训练(Tri-training)的方法对语料进行半自主标注,利用融合多种语言特征的条件随机场模型,获取评论中的评价对象和正负面评价词。通过建立领域本体和句法路径库实现语法树剪枝,对含有多个评价对象和评价词的文本,去掉无关评价对象的干扰,抽取出正确的评价单元,最后形成可视化产品报告。实验结果显示,提出的方法在两种不同领域数据集上,识别情感要素的综合准确率达89%左右,情感评价单元的综合准确率也达89%左右。实验结果表明,与传统方法相比,结合CRF和语法树剪枝的方法识别准确率更高,性能更好。
- 刘丽王永恒韦航
- 关键词：MAPREDUCE条件随机场
- 基于主题的中文微博情感分析被引量：3
- 2015年
- 传统的微博情感分析一般忽略结构化的语义信息,使得分类准确率不高,同时还忽略情感表达的具体对象,以与主题无关的形式进行情感分析,容易造成错误的分析结果。为此,采用对语法树进行剪枝的方法实现基于主题的情感分析,使用支持向量机中的卷积树核函数获取语法树结构化特征,通过建立本体和句法路径库对语法树进行基于主题的剪枝,去除无关评价的干扰。实验结果表明,该方法在2个不同主题的数据集上准确率分别达到86.6%和86.0%。
- 韦航王永恒
- 关键词：情感分析语法树树核函数剪枝策略
- 面向目标的中文微博情感分析研究
- Web2.0的出现改变了传统的信息传播和共享方式，导致了互联网上用户产生和发布的数据呈爆炸式增长。微博是Web2.0时代最受欢迎的网络社交平台之一，由于其具有书写简单、接入方便、实时发布、交互性强等特点，一经发布就迅速吸...
- 韦航
- 关键词：情感分析树核函数支持向量机
- 文献传递
