山东大学学报（理学版） ›› 2014, Vol. 49 ›› Issue (11): 22-30.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.3.2014.074
夏梦南, 杜永萍, 左本欣
XIA Meng-nan, DU Yong-ping, ZUO Ben-xin
摘要： 针对微博短文本存在口语化、简洁化等社交网络特征,充分利用句法依存关系以及条件随机场(conditional random fields, CRFs),抽取候选评价对象,并在基于机器学习的微博情感分类方法的基础上结合情感分析词典,引入情感值、微博标签、主题等特征,优化分类性能.在COAE(Chinese opinion analysis evaluation)微博评测数据集上,以准确率、召回率、F1值为评价指标对所提方法进行验证,证实了基于句法依存分析与CRFs相结合的评价对象抽取方法的有效性,分析了各类特征对情感分类性能的影响,最终在COAE微博观点句识别任务中准确率达91.4%.
中图分类号:
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