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Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

作者:郑诚; 钱改林; 章金平 计算智能与信号处理教育部重点实验室(安徽大学); 合肥230601; 安徽大学计算机科学与技术学院; 合肥230601
title   textrank   算法   关键句   情感分类  

摘要:考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同,因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时,考虑到Title 和上下文信息,提出了一种基于Title 和加权TextRank 抽取关键句的情感分析方法SKTT,实现了高效的情感分析。根据文档Title 的情感权重计算Title 贡献度,考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响;根据加权TextRank 算法思想,在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句;计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4 个领域上进行实验,实验结果表明,该SKTT方法性能明显优于Baseline,具有高效性。

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