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现代图书情报技术  2016, Vol. 32 Issue (2): 67-74     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2016.02.09
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面向中文图书评论的情感词典构建方法研究
郭顺利(),张向先
吉林大学管理学院 长春 130022
Building Sentiment Analysis Dictionary for Chinese Book Reviews
Guo Shunli(),Zhang Xiangxian
School of Management, Jilin University, Changchun 130022, China
全文: PDF (715 KB)   HTML ( 90
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】探讨中文图书评论情感词典构建方法, 以便进行用户图书评论的情感分析。【方法】参照相关研究将用户情感分为7类, 对采集到的语料库进行分词, 结合基础情感词典得到中文图书评论的情感词集, 选取各类情感种子词; 利用改进的SO-PMI算法和同义词词林扩展方法判别词语的情感类别; 以实际的图书评论作为语料进行实验验证。【结果】提出一种中文图书评论的情感词典构建方法, 其平均准确率、平均召回率及F1的均值分别为0.90、0.83和0.85。【局限】语料库小, 样本范围具有一定的局限性。【结论】实验结果表明本文方法具有较高的有效性和可靠性, 能够有效地进行用户图书评论的情感分析。

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郭顺利
张向先
关键词 中文图书评论情感词典种子词情感分类SO-PMI算法    
Abstract

[Objective] This study aims to build a sentiment analysis dictionary for the Chinese book reviews. [Methods] We first divided the user’s sentiments into seven categories, which were used to create the Chinese book review emotional word list. Then, chose seed terms from that list with the help of a basic sentiment analysis lexicon. Finally, used the improved SO-PMI algorithm and synonym expansion method to classify target terms from the real book reviews. [Results] With the help of this new book review sentiment analysis dictionary, the average precision, recall and F1 rates were 0.90, 0.83 and 0.85 respectively. [Limitations] The test corpus is relatively small, which might influence our results. [Conclusions] The proposed method was an effective and reliable way to conduct sentiment analysis for the Chinese book reviews.

Key wordsChinese book reviews    Sentiment analysis dictionary    Seed word    Sentiment classification    SO-PMI
收稿日期: 2015-09-11      出版日期: 2016-03-08
引用本文:   
郭顺利,张向先. 面向中文图书评论的情感词典构建方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(2): 67-74.
Guo Shunli,Zhang Xiangxian. Building Sentiment Analysis Dictionary for Chinese Book Reviews. New Technology of Library and Information Service, 2016, 32(2): 67-74.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2016.02.09      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2016/V32/I2/67
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