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PageRank模型在中文情感词极性判别中的应用
DOI: 10.13190/jbupt.201005.141.lirj
Keywords: 自然语言处理 ,语义倾向分析 ,PageRank模型 ,知网
Abstract:
针对倾向性分析任务重的基础性工作——情感词的极性判断工作，提供了一种基于PageTank模型的情感词极性判断方法.由待判别情感词和少量中子情感词构成图中的节点，利用知网（HowNet）语义资源计算词语间的语义想死度，进而得到图中节点间边的权重.通过PageRank模型的引入，综合利用有标种子情感词和无标待判别情感词实现对无标情感词的极性判别.与传统的基于HowNet的情感词判别方法相比，PageRank模型的引入使情感词判别的准确率平均提高10%左右，充分验证了所提方法的可行性.
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