【摘 要】
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[目的/意义]针对传统的情感词词典构造方法对新词判断准确率不够理想,领域拓展性较差等问题,提出基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别模型。[方法/过程]以京东商城iPhone
【机 构】
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中山大学资讯管理学院,北京京东尚科信息技术有限公司
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“用户评论情感分析及其在竞争情报服务中的应用研究”的成果之一,项目编号：11CTQ022.
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[目的/意义]针对传统的情感词词典构造方法对新词判断准确率不够理想,领域拓展性较差等问题,提出基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别模型。[方法/过程]以京东商城iPhone 6s的商品评论为语料,通过使用Stanford Parser句法分析工具、情感种子词典、基于评论语料的人工标注情感词典、手机对象词典等外部数据,构建基于句法依赖规则以及词性特征的情感词识别模型。[结果/结论]实验表明,该模型能有效识别手机领域中的情感词,准确率达到84.89%,且无需人工干预。[局限]情感词识别匹配模型规模偏小,模型
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