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基于词语相关度的微博新情感词自动识别
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2017-12-23
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针对微博中新情感词的识别问题，提出了一种基于词语相关度的微博新情感词自动识别方法。首先，对于分词软件把一个新词错分成几个词的问题，利用组合思想将相邻词进行合并作为新词的候选词；其次，为了充分利用词语上下文的语义信息，采用神经网络训练语料获得候选新词的空间表示向量；最后，利用已有的情感词典作为指导，融合基于词表集合的关联度排序和最大关联度排序算法，在候选词上筛选，获得最终的情感新词。在COAE2014（第六届中文倾向性分析评测）任务3语料上，提出的融合算法与点互信息（ PMI）、增强互信息（EMI）、多词表达距离（MED）、新词语概率（NWP）以及基于词向量的新词识别方法相比，准确率至少提高了22%，说明该方法自动识别微博新情感词效果优于其他五种方法。
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