基于子视图框架的语句级情感分析

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中文摘要：本文提出了一种改进的语句级情感分析方法。情感分析一般被认为需要深入理解句子结构(如词序、非局部依赖等)。为了在不进行句子分析的前提下解决该问题，本文提出了一种新方法，把给定句子分成一系列子序列或子视图，然后通过对每个子视图的情感分类结果合并得到整个句子的情感极性。文章使用两种特定的方法应用于该框架：层叠最大熵模型和隐条件随机域(HCRFs)模型，并使用上下文信息作为学习特性。实验采用两个标准数据集，分别是句子主题分类数据集和句子极性分类数据集。实验结果显示，该方法的效果明显优于当前的主流方法。

外文标题：Sentence-level Sentiment Analysis Based on Sub-view Framework

外文关键词：

Natural Language ProcessingSentiment AnalysisSequence Model

作者：

刘晓华、邢鑫岩、张宪超

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学科分类：

自动化技术、计算机技术(计算技术、计算机技术)

关键词：

Natural Language Processing Sentiment Analysis Sequence Label

首发时间：2010-10-25