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袁斌

作品数:3 被引量:18H指数:3
供职机构:西北民族大学中国民族语言文字信息技术重点实验室更多>>
发文基金:国家自然科学基金甘肃省科技重大专项计划国家科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇藏文
  • 2篇语义空间
  • 2篇情感分类
  • 1篇语义
  • 1篇情感
  • 1篇情感倾向
  • 1篇文本聚类
  • 1篇聚类
  • 1篇句法树
  • 1篇SVM
  • 1篇藏语

机构

  • 3篇西北民族大学

作者

  • 3篇袁斌
  • 2篇江涛
  • 2篇于洪志
  • 1篇加羊吉

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于多特征的藏文微博情感倾向性分析被引量:7
2017年
中英文微博大都以单一语种来表述,而将近80%的藏文微博都是以藏汉混合文本形式呈现,若只针对藏文内容或中文内容进行情感倾向性分析会造成情感信息丢失,无法达到较好效果。根据藏文微博的表述特点,该文提出了基于多特征的情感倾向性分析算法,算法使用情感词、词性序列、句式信息和表情符号作为特征,并针对藏文微博常出现中文表述的情况,将中文的情感信息也作为特征进行情感计算,利用双语情感特征有效提高了情感倾向性分析的效果。实验显示,该方法对纯藏文表述的微博情感倾向性分析正确率可达到79.8%,针对藏汉双语表述的微博在加入中文情感词、中文标点符号等特征后,正确率能够达到82.8%。
江涛袁斌于洪志加羊吉
关键词:情感倾向
基于语义空间的藏文微博情感分析方法被引量:10
2016年
藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建特征空间,运用K-means方法聚类形成语义簇质心,将基于簇的TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明,该方法的情感分类效果均优于SVM+TF-IDF和naive Bayes+最大熵的方法。
袁斌江涛于洪志
关键词:情感分类语义空间文本聚类
藏文微博情感分类研究与实现
藏文微博情感分类旨在挖掘藏文微博用户对某事件或话题的情感倾向性,是目前少数民族语言短文本分析的应用性研究课题之一。本文首先对藏文微博特点进行分析;其次提取藏文微博中的情感信息,构建藏文微博情感语料库;最后通过句法分析和大...
袁斌
关键词:情感分类句法树语义空间SVM
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共1页<1>
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