检索结果-南通市图书馆

利用词汇分布相似度的中文词汇语义倾向性计算

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西安交通大学学报 2009年第6期43卷 33-37页

作者：赵煜蔡皖东樊娜李慧贤西北工业大学计算机学院西安710072

针对现有中文词汇语义倾向性计算方法存在较少考虑深层语义影响因素的问题,提出了一种利用词汇分布相似度的中文语义倾向性计算方法.该方法分2个步骤完成:①利用依存句法分析和统计工具获取词汇在语料库中的分布相似度,并综合知网(HowN... 详细信息

针对现有中文词汇语义倾向性计算方法存在较少考虑深层语义影响因素的问题,提出了一种利用词汇分布相似度的中文语义倾向性计算方法.该方法分2个步骤完成:①利用依存句法分析和统计工具获取词汇在语料库中的分布相似度,并综合知网(HowNet)和汉语连词特征信息优化语料库统计结果,计算中文词汇间的语义相似度;②采用无向带权图划分的聚类方法来实现中文词汇语义倾向推断.由于获取最优聚类结果是一个NP难问题,所以采用贪心算法求解近似最优值.通过在自建的语料库上进行测试,并与利用语料库统计信息、利用HowNet等2个词汇语义倾向性计算系统进行比较,结果是所提方法的准确率达到了80%,表明在提高中文词汇语义倾向性计算的准确性方面是可行、有效的.

关键词：中文信息处理词汇分布相似度语义倾向依存句法分析知网

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基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法

数据采集与处理 2015年第1期30卷 137-147页

作者：唐浩浩王波周杰陈东刘绍毓解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450001

准确识别词语语义倾向并构建高质量的情感词典,从而提高微博文本情感分析的准确率,具有重要意义。传统的基于语料库方法对种子词选取敏感,并且不能有效对低频词语语义倾向进行识别。本文提出了一种基于词亲和度的微博词语语义倾向识别... 详细信息

准确识别词语语义倾向并构建高质量的情感词典,从而提高微博文本情感分析的准确率,具有重要意义。传统的基于语料库方法对种子词选取敏感,并且不能有效对低频词语语义倾向进行识别。本文提出了一种基于词亲和度的微博词语语义倾向识别算法。利用词性组合模式提取候选词集,选取微博表情符号作为种子词,并构建词亲和度网络,利用同义词词林对低频词进行扩展,计算候选词与种子词之间语义倾向相似度。根据设定阈值判断词语语义倾向。在200万条微博语料上分别将本文算法与传统算法进行对比,实验结果表明本文算法优于传统算法。

关键词：微博情感词情感分析语义倾向词亲和度

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汉语语义倾向语料库的建设

中文信息学报 2014年第5期28卷 74-82页

作者：杨江李薇彭石玉湖南科技大学外国语学院湖南湘潭411201 武汉工程大学外语学院湖北武汉430205

该文从研究背景、设计思路、标注体系和方法、加工步骤等方面介绍了汉语语义倾向语料库的建设过程。该语料库是一个以研究语言主观性表达为目的的共时、非平衡、单语标注语料库,依据语言主观性多维度描述体系而设计,规模为100万字,配备... 详细信息

该文从研究背景、设计思路、标注体系和方法、加工步骤等方面介绍了汉语语义倾向语料库的建设过程。该语料库是一个以研究语言主观性表达为目的的共时、非平衡、单语标注语料库,依据语言主观性多维度描述体系而设计,规模为100万字,配备有集检索与统计、结果检查与可视化于一体的专用语料库工具箱系统,具有可用性大、标注质量高、语言学理据强等特点。

关键词：语义倾向语料库主观性建设

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汉语语句主题语义倾向分析方法的研究

中文信息学报 2007年第5期21卷 73-79页

作者：姚天昉娄德成上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向(极性)。我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性,然后在句法分析的基础上,识别主题和情感描述项之间的关系,从而最终决定语句中每个主题... 详细信息

本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向(极性)。我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性,然后在句法分析的基础上,识别主题和情感描述项之间的关系,从而最终决定语句中每个主题的极性。实验结果显示,与手工标注的语料作为金标准进行比较,用于识别主题和主题极性的改进后的SBV极性传递算法的F度量达到了72.41%。它比原来的SBV极性传递算法和VOB极性传递算法的F度量分别提高了7.6%和2.09%。因此,所建议的改进的SBV极性传递算法是合理和有效的。

关键词：计算机应用中文信息处理意见挖掘主题语义倾向

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基于规则的汉语句子语义倾向计算

当代语言学 2013年第4期15卷 405-416,500-501页

作者：杨江侯敏湖南科技大学中国传媒大学

语义倾向具有程度差异、可组合性和潜在歧义性。基于规则的汉语句子语义倾向计算,对输入的句子进行分词、词性标注和依存句法分析后,利用句法分析结果,结合语义倾向词典及其附加词典,依次根据分类、识别、合并、计算和消歧规则,逐步完... 详细信息

语义倾向具有程度差异、可组合性和潜在歧义性。基于规则的汉语句子语义倾向计算,对输入的句子进行分词、词性标注和依存句法分析后,利用句法分析结果,结合语义倾向词典及其附加词典,依次根据分类、识别、合并、计算和消歧规则,逐步完成句子的主客观分类、语义倾向判别和语义倾向计算任务。实验结果取得了78.25%的正确率。

关键词：语义倾向规则句子计算主观性

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“有”字领有句的语义倾向和信息结构

中国语文 2011年第2期 99-109,191页

作者：刘丹青中国社会科学院语言研究所北京100732

本文以合格性测试和网络统计显示,现代汉语"有"字领有句具有表好(褒义)和表多(主观大量)的语义倾向,主要表现在领有句宾语强烈地、甚至刚性地排斥负面定语和主观小量定语,排斥程度因宾语、定语的小类而异。文章认为这一排斥缘于两个因... 详细信息

本文以合格性测试和网络统计显示,现代汉语"有"字领有句具有表好(褒义)和表多(主观大量)的语义倾向,主要表现在领有句宾语强烈地、甚至刚性地排斥负面定语和主观小量定语,排斥程度因宾语、定语的小类而异。文章认为这一排斥缘于两个因素。一是汉语"有"字固有的表好表多倾向,二是汉语句子自然焦点居末的要求。汉语句子排斥不包括宾语核心、单由定语充当的自然焦点。"有"字固有的表好表多倾向要求信息强度较大的定语在语义倾向上与宾语核心保持一致,以与核心共同组成一个尾焦点板块。假如这种定语与领有句的语义倾向相违背,定语会成为不包括核心的独立焦点,从而违背尾焦点原则。

关键词： “有”领有句语义倾向信息结构

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基于HowNet的词汇语义倾向计算

中文信息学报 2006年第1期20卷 14-20页

作者：朱嫣岚闵锦周雅倩黄萱菁吴立德复旦大学计算机科学与工程系上海200433

在互联网技术快速发展、网络信息爆炸的今天,通过计算机自动分析大规模文本中的态度倾向信息的技术,在企业商业智能系统、政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。同时,语义褒贬倾向研究也为文本分类、自动文摘、文本过... 详细信息

在互联网技术快速发展、网络信息爆炸的今天,通过计算机自动分析大规模文本中的态度倾向信息的技术,在企业商业智能系统、政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。同时,语义褒贬倾向研究也为文本分类、自动文摘、文本过滤等自然语言处理的研究提供了新的思路和手段。篇章语义倾向研究的基础工作是对词汇的褒贬倾向判别。本文基于HowNet,提出了两种词汇语义倾向性计算的方法:基于语义相似度的方法和基于语义相关场的方法。实验表明,本文的方法在汉语常用词中的效果较好,词频加权后的判别准确率可达80%以上,具有一定的实用价值。

关键词：计算机应用中文信息处理态度分类语义倾向知网

框式结构“‘大约……左右’类”中量值词语的语义倾向

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汉语学习 2013年第2期 11-20页

作者：李振中唐贤清衡阳师范学院中文系湖南衡阳421002 湖南师范大学文学院湖南长沙410081

估测语义彰显型框式结构"‘大约…左右’类"中,量值词语的语义倾向呈现出鲜明的不对称性和互补性。"前后"结构中,量值词语倾向于[+时量]类(包括数量型[+时点性][+时量]类、固有型[+时点性][+时量]类与事件型[+时点性][+时量]类)。"上下... 详细信息

估测语义彰显型框式结构"‘大约…左右’类"中,量值词语的语义倾向呈现出鲜明的不对称性和互补性。"前后"结构中,量值词语倾向于[+时量]类(包括数量型[+时点性][+时量]类、固有型[+时点性][+时量]类与事件型[+时点性][+时量]类)。"上下"结构中,量值词语倾向于[+寿量]类和[+数量]类。"左右"结构中,量值词语既倾向于[+时量]类(包括数量型[+时点性][+时量]类与数量型[+时段性][+时量]类),也倾向于[+寿量]类和[+数量]类。

关键词：框式结构 “大约…左右”类量值估测量值词语语义倾向

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“有……着”句式的结构特点与语义倾向

汉语学习 2012年第2期 30-35页

作者：高再兰淮北师范大学文学院安徽淮北235000 南开大学文学院天津300071

本文主要从结构特点与表义功能两方面对现代汉语中比较典型的"有……着"句式进行探讨。从结构上指出了构成成分NP1的话题性、NP2的有定化、VP的非消极性、"有"的进一步虚化等特点。从表义功能上则详细分析了该句式受益性的表义倾向及成因。

关键词： “有……着” 受益性结构特点语义倾向