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基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建 总被引：2，自引：0，他引：2
文本情感识别是一个具有广泛应用前景的研究领域,它在信息检索、文本过滤、产品在线跟踪评价、民情民意调查分析、智能教学系统中都有着广泛应用。而汽车情感识别正在成为人们日益关注的研究热点。本文利用文本分类技术,采用分步骤分模型的设计方法,构建出汽车情感倾向识别系统,通过对汽车评论进行挖掘和分析,识别其情感倾向和演化规律,并以可视化的界面将结果展现给用户,从而向汽车生产商提供反馈信息,同时可以为汽车消费者提供购车指导。另外本文还就汽车语料库的建立,分类模型的构建以及本系统构建过程中的一些关键问题进行了分析和探讨。 相似文献
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中文词义消歧上下文最优边界问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了选择最优的边界,采用交叉验证方法,将取得错误率最低的上下文边界确定为上下文最优边界,并应用此方法对SemEval-2007中文数据集进行处理,得出此数据集的上下文最优边界为[-2,+2].为了验证其结果的有效性,进一步采用SemEval-2007测试集进行消歧测试,结果表明采用交叉验证法确定的最优边界对词义消歧准确率有一定提升.同时对不同词性歧义词的最优边界也进行讨论. 相似文献
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词义消歧是一个分类过程,局部上下文是主要的分类特征.对称窗口指上下文边界与歧义词的左右距离相等,大部分消歧系统凭经验将其作为最优的局部上下文窗口,很少选择非对称窗口.对称窗口是否优于非对称窗口?本文以Senseval-3中文数据集为例对这一问题展开研究.首先,对训练集采用交叉验证法确定最优窗口,它是非对称的.并采用此非对称窗口与多组经典的对称窗口进行了对比消歧测试,结果表明非对称窗口的表现优于对称窗口.进一步在独立采用词或词性作为特征的情况下进行交叉验证评估,发现趋于对称的窗口总体上表现是优秀的.在不进行辅助计算的情况下,可以选择对称窗口作为局部上下文窗口,但它并不是最优的. 相似文献
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