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基于PLSA的新闻评论情绪类别自动标注方法

         

摘要

针对大规模语料手动标注困难的问题,提出利用概率潜在语义分析(PLSA)模型的新闻评论自动标注方法.利用PLSA计算获得语料集的"文档-主题"和"词语-主题"概率矩阵;基于情感本体库和"词语-主题"概率矩阵,认为某一类情绪词汇出现的概率最高的主题与词汇的情绪类别相同,对主题进行情绪类别标注;最后,基于"文档-主题"概率矩阵,认为出现在某一主题概率最高的文档与主题的情绪类别相同,通过"词汇-主题-文档"三者的关系,达到自动标注的效果.实验结果表明,本文提出的方法准确率可达到90% 以上.

著录项

  • 来源
    《计算机系统应用》 |2019年第1期|207-211|共5页
  • 作者单位

    广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广州510006;

    广东外语外贸大学信息科学与技术学院,广州510006;

    广东外语外贸大学东方语言文化学院,广州510420;

    广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广州510006;

    广东外语外贸大学信息科学与技术学院,广州510006;

    广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广州510006;

    广东外语外贸大学信息科学与技术学院,广州510006;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    语料库; 情绪类别; PLSA模型; 语料标注; 自动标注;

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