基于语义倾向的中文新闻情感分类研究
"这篇论文《基于语义倾向的中文新闻情感分类》由石振梁撰写,探讨了如何分析文本中的主观信息并挖掘观点,主要关注的是基于文档级别的中文新闻情感分类。作者通过深入分析新闻情感分类的重要性和挑战,提出了一种改进的、基于语义倾向的中文文档情感分类方法。该方法包括四个步骤:预处理新闻文档、整合情感词和否定词处理、整合主题词和情感词处理以及根据情感词典和上下文信息计算权重。实验结果显示,该方法在新闻情感分类上表现出良好的效果。" 在这篇论文中,石振梁主要研究的是新闻情感分类,这是一个分析文本主观信息和提取观点的过程。在中文环境下,这一任务更具挑战性,因为中文的语义复杂性和多样性可能导致情感分析的难度增加。论文重点关注的是文档级别的情感分类,这意味着分析整个文章的情感倾向,而不仅仅是孤立的句子或短语。 作者提出的改进方法有四个关键步骤: 1. 新闻文档预处理:这是任何文本分析的初始阶段,包括去除停用词、标点符号和数字,进行词干提取和词形还原等,以便更好地理解和解析文本内容。 2. 情感词和否定词整合处理:情感词是指表达积极或消极情感的词汇,而否定词则可能改变这些词汇的情感极性。通过识别和处理这些词,可以更准确地判断文本的整体情感色彩。 3. 主题词与情感词整合处理:这一步骤涉及识别文本的主题关键词,并结合情感词来理解主题与情感之间的关系,这有助于确定文章的整体情感倾向。 4. 基于情感词典和上下文信息计算权重:利用预定义的情感词典,结合文本上下文,为每个词分配一个权重,这些权重反映了词在情感表达中的强度。这种方法考虑了词汇的语境意义,增强了情感分析的准确性。 实验结果证明,这个基于语义倾向的中文新闻情感分类方法是有效的,能够有效地对新闻文档进行情感分析,从而为新闻舆情分析、市场情绪追踪等领域提供有力工具。这种方法对于理解和掌握公众舆论、辅助决策等方面具有重要意义。
- 粉丝: 789
- 资源: 3万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- Unity UGUI性能优化实战:UGUI_BatchDemo示例
- Java实现小游戏飞翔的小鸟教程分享
- Ant Design 4.16.8:企业级React组件库的最新更新
- Windows下MongoDB的安装教程与步骤
- 婚庆公司响应式网站模板源码下载
- 高端旅行推荐:官网模板及移动响应式网页设计
- Java基础教程:类与接口的实现与应用
- 高级版照片排版软件功能介绍与操作指南
- 精品黑色插画设计师作品展示网页模板
- 蓝色互联网科技企业Bootstrap网站模板下载
- MQTTFX 1.7.1版:Windows平台最强Mqtt客户端体验
- 黑色摄影主题响应式网站模板设计案例
- 扁平化风格商业旅游网站模板设计
- 绿色留学H5模板:科研教育机构官网解决方案
- Linux环境下EMQX安装全流程指导
- 可爱卡通儿童APP官网模板_复古绿色动画设计