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Two-Stage Fine-Grained Text-Level Sentiment Analysis Based on Syntactic Rule Matching and Deep Semantic 구문 규칙 매칭과 심층 의미론을 기반으로 한 2단계 세분화된 텍스트 수준 감정 분석

Weizhi LIAO, Yaheng MA, Yiling CAO, Guanglei YE, Dongzhou ZUO

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요약 :

전통적인 텍스트 수준의 감성 분석 방법은 일반적으로 객체나 속성에 해당하는 감성 경향을 무시하는 문제를 목표로 합니다. 본 논문에서는 구문 규칙 매칭과 심층 의미론을 기반으로 한 새로운 2단계 세분화된 텍스트 수준 감성 분석 모델을 제안합니다. 세분화된 감성분석의 특징과 난이도 분석을 바탕으로 2단계 세분화된 감성분석 알고리즘 프레임워크를 구축한다. 첫 번째 단계에서는 사전 객체와 의견을 얻기 위해 일치하는 구문 규칙을 기반으로 객체와 해당 의견을 추출합니다. 보다 정확한 객체와 의견을 추출하기 위한 심층 의미망 기반의 두 번째 단계입니다. 추출 결과에 일치해야 할 개체와 의견이 여러 개 포함되어 있다는 문제를 해결하기 위해 정확한 쌍별 일치를 달성하기 위해 최소 어휘 분리 거리를 기반으로 하는 개체-의견 일치 알고리즘을 제안합니다. 마지막으로 제안된 알고리즘은 실용성과 효율성을 입증하기 위해 여러 공개 데이터 세트에서 평가됩니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.8 pp.1274-1280
발행일
2021/08/01
공개일
2021/04/28
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020BDP0018
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Computational Intelligence and Big Data for Scientific and Technological Resources and Services)
범주

작성자

Weizhi LIAO
  University of Electronic Science and Technology of China
Yaheng MA
  University of Electronic Science and Technology of China
Yiling CAO
  University of Electronic Science and Technology of China
Guanglei YE
  University of Electronic Science and Technology of China
Dongzhou ZUO
  University of Electronic Science and Technology of China

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