文献类型：期刊文章

作　　者：马晓慧[1] 贾君枝[2] 周湘贞[3] 闫俊伢[1]

MA Xiao-hui;JIA Jun-zhi;ZHOU Xiang-zhen;YAN Jun-ya(Information Faculty,Business College of Shanxi University,Taiyuan 030031,China;School of Information Resource Management,Renmin University of China,Beijing 100872,China;National Academy of Economic Strategy,Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100028,China)

机构地区：[1]山西大学商务学院信息学院,太原030031 [2]中国人民大学信息资源管理学院,北京100872 [3]中国社会科学院财经战略研究院,北京100028

出　　处：《计算机科学》

基　　金：山西省科技厅重点研发计划项目(201603D321112);山西省教育科学“十三五”规划基金项目(GH-17097);2017国家自然科学基金青年基金项目(61702026);河南省2018年度科技攻关项目(182102110277)。

年　　份：2020

卷　　号：47

期　　号：11

起止页码：275-279

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：情感词典有助于情感分析,可以通过词语匹配来进行情感分类。但是,情感词典在词汇覆盖和领域适应方面存在一定的局限性。为此,文中提出了一种基于语义相似性度量和嵌入表示的情感分类方法,该方法计算了待分类文本与情感词典之间的语义相似度,将语义距离和基于嵌入的特征结合起来进行情感分类,有助于解决语义特征利用不足的问题。文中分别采用词向量、情感词典匹配和所提方法提取的特征向量来对情感分类性能进行了评估。实验结果表明,所提方法整体上优于对比方法。在3种电商评论测试语料中,所提方法的F1平均值达到了83.46%,相比对比方法提升了8.26%。其中,利用词嵌入与ECSD(E-Commerce Sentiment Dictionary)相结合提取的语义分类效果最佳,性能提升达到了9%,表明通过结合语义相似度可以丰富提取的情感语义特征,能够有效提升情感分类的性能。

关 键 词：情感词典 词嵌入  语义相似 特征选择  情感分类

分 类 号：TP391]