负面新闻判定算法的研究与应用

摘要 针对负面新闻判定问题,现有的构建分类器的统计方法和抽取情感特征的语义分析方法,以其各自存在的局限性,不适用于通用的文本倾向性识别.据此,提出一种融合依存语法和简化的格语法框架理论,结合情感词典对关键句群进行主题相关的语义倾向性分析,进而判定负面新闻的方法.该方法通过依存句法分析识别句中词对间的依赖关系,借用其分析结果,辅助填充基于格语法定义的模板框架槽,可解决单纯使用格语法因标注词典困难而难以实用化问题.实验数据表明,将本方法应用于识别特定主题的负面新闻时,处理速度快、准确性高,具有很好的实用性