【摘 要】
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【目的】提出新的情感标签抽取方法,以提高微博商品评论的特征级情感标签抽取效果。【方法】基于依存句法分析并结合制定的抽取规则进行评价单元划分和显式标签抽取,通过Node
【机 构】
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吉林大学公共卫生学院; 大连理工大学国际信息与软件学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目规划基金项目“社交媒体环境下主体因素与信息行为关系的双向视角研究”(项目编号:18YJA870017);吉林省社会科学基金项目“基于细粒度分析的吉林省突发事件网民情感态势及演变规律研究”(项目编号:2019B59)的研究成果之一
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【目的】提出新的情感标签抽取方法,以提高微博商品评论的特征级情感标签抽取效果。【方法】基于依存句法分析并结合制定的抽取规则进行评价单元划分和显式标签抽取,通过NodeRank算法揭示评论中的隐式表达关系,进而抽取隐式标签,提高情感标签抽取的正确率。【结果】通过真实的网络评论数据集进行模拟和对比实验,本文方法的总体准确率、召回率、F值达到83.6%、87.1%和85.3%,优于已有的抽取方法。【局限】在隐式标签的抽取中未能充分考虑用户较为通用的情感表达。【结论】本文所提基于依存句法分析和NodeRank算法的方法可以有效地对情感标签进行抽取。
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