融合语言特征的反讽文本识别模型研究
作者：白晓雷 霍瑞雪
单位：国家计算机网络与信息安全管理中心河北分中心
目前,情感分析是自然语言处理领域的一个重要方向。作为其中一种特殊的修辞手法,反讽尤其是中文反讽目前国内相关研究较少,存在反讽识别准确率不高的问题。为了提高中文反讽识别的准确性,研究了一种改进后的融合微博特有语言特征的词袋模型,并分别在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian,NB)和随机森林(Random Forest,RF)等分类器中进行了训练,相较于单独使用词袋模型进行训练准确率有了明显提升,为今后进一步提高反讽识别的准确率打下了基础。
DOI：
关键词：
Array
所属期刊栏目：
信息处理与传输
分类号：
TP391.1;TP181
页码：
73-76