【摘 要】
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藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分
【机 构】
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西北民族大学中国民族信息技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61262054);甘肃省科技重大专项资助项目(1203FKDA033);西北民族大学中央专项资金资助研究生项目(Yxm2014001);国家科技支撑计划资助项目(2014BAK10B03)
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藏文微博具有独特的语法特点,传统方法对藏文文本进行情感分类很难取得较好效果。结合藏文句法结构和语义特征向量构建语义特征空间,提出了一种基于语义空间的藏文微博情感分析方法。首先使用句法树生成句法结构并结合语义特征向量构建特征空间,运用K-means方法聚类形成语义簇质心,将基于簇的TF-IDF值作为最终的微博情感特征值。实验结果表明,该方法的情感分类效果均优于SVM+TF-IDF和naive Bayes+最大熵的方法。
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