基于語(yǔ)義相關(guān)度特定文體新情感詞自動(dòng)識(shí)別.pdf

1、新情感詞識(shí)別作為情感分析中子任務(wù)，對(duì)情感分析起著重要的支撐作用。但通用新情感詞識(shí)別方法未考慮特定文體獨(dú)有的特性，本文依據(jù)微博和散文兩種文體的各自特點(diǎn)，利用語(yǔ)義相關(guān)性，研究特定語(yǔ)體中的新情感詞自動(dòng)識(shí)別方法。本文的主要工作如下：
　?。?）針對(duì)微博數(shù)據(jù)口語(yǔ)化特點(diǎn)，提出一種基于詞語(yǔ)相關(guān)度的微博新情感詞自動(dòng)識(shí)別方法。首先，對(duì)于分詞軟件將一個(gè)新詞錯(cuò)分成幾個(gè)詞的問(wèn)題，采用組合思想，對(duì)相鄰詞進(jìn)行合并作為新詞的候選詞;其次，為了充分利用詞語(yǔ)上下文

2、的語(yǔ)義信息，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練語(yǔ)料獲得候選新詞的空間表示向量;最后，利用已有的情感詞典作為指導(dǎo)，提出基于詞表集合的關(guān)聯(lián)度排序和最大關(guān)聯(lián)度排序的融合算法，通過(guò)在候選詞上篩選，獲得最終的情感新詞。在COAE2014(第六屆中文傾向性分析評(píng)測(cè))任務(wù)3語(yǔ)料上，對(duì)本文提出的融合算法與點(diǎn)互信息(PMI)、增強(qiáng)互信息(EMI)、多詞表達(dá)距離(NMED)、新詞語(yǔ)概率(NWP)以及基于詞向量的新詞識(shí)別方法進(jìn)行比較實(shí)驗(yàn)，本文方法的準(zhǔn)確率至少可以提高22％，說(shuō)

3、明該方法在自動(dòng)識(shí)別微博新情感詞效果方面優(yōu)于其他五種方法。
　?。?）針對(duì)散文的規(guī)范、優(yōu)雅的語(yǔ)言特點(diǎn)，提出一種基于語(yǔ)義相關(guān)度的散文新情感詞自動(dòng)識(shí)別方法。首先，對(duì)語(yǔ)料中的詞語(yǔ)與通用情感詞典中的詞語(yǔ)進(jìn)行交、差集運(yùn)算，獲得語(yǔ)料與詞典的差集DSet和交集JSet，將DSet作為新情感詞候選詞集；再利用現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典，構(gòu)建情感語(yǔ)義強(qiáng)度的計(jì)算算法，獲得JSet上的詞匯情感語(yǔ)義強(qiáng)度；最后，在JSet與同義詞詞林的指導(dǎo)下，利用詞語(yǔ)語(yǔ)義相關(guān)度排序方法，