文献类型：期刊文章

作　　者：杨阳[1] 刘龙飞[1] 魏现辉[1] 林鸿飞[1]

机构地区：[1]大连理工大学信息检索研究室,辽宁大连116023

出　　处：《山东大学学报（理学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673039;60973068);国家高技术研究发展计划("八六三"计划)项目(2006AA01Z151);教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(20090041110002);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110041110034)

年　　份：2014

卷　　号：49

期　　号：11

起止页码：51-58

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、RSC、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：词语级的情感倾向性分析一直是文本情感计算领域的热点研究方向,如何自动识别情感新词,并判断其情感倾向性已经成为当前亟待解决的问题。首先用基于统计量的方法识别微博语料中的新词,然后利用神经网络去训练语料中词语的词向量,从语料自身挖掘出词与词之间的相关性,最后提出了基于词向量的情感新词发现方法。实验表明该方法可以有效应用于情感新词发现。

关 键 词：情感词  神经网络 词向量  

分 类 号：TP391]