文献类型：期刊文章

作　　者：夏云庆[1] 杨莹[2] 张鹏洲[2] 刘宇飞[3]

机构地区：[1]清华大学信息技术研究院,北京100084 [2]中国传媒大学计算机学院,北京100024 [3]深圳大学电子科学与技术学院,广东深圳518000

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：自然科学基金资助项目(60703051);国际科技合作项目(2009DFA12970)

年　　份：2010

卷　　号：24

期　　号：1

起止页码：99-103

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：音频信号在歌曲情感分析中难以奏效,所以该文提出以歌词作为歌曲情感分析的依据,采取基于情感单元的情感向量空间模型(s-VSM)进行歌词情感分析。该模型较好地解决了基于词汇的向量空间模型(w-VSM)在文本表示效率、歧义、情感功能和数据稀疏性等方面的不足。同时,该文将情感词词频与Thayer二维情感压力模型相结合,提出了"轻松"、"压抑"之外的"复杂"、"含蓄"两类新的情感压力类别。实验证明:(1)s-VSM模型在歌词情感分类中优于传统方法;(2)四类情感压力模型对歌词情感分析很有帮助。

关 键 词：计算机应用 中文信息处理 文本情感分析 情感向量空间模型  情绪压力  

分 类 号：TP391]