基于依存句法的中文微博情感分析系统的设计与实现.pptx
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基于依存句法的中文微博情感分析系统的设计与实现目录添加目录项标题中文微博情感分析系统的背景和意义背景介绍研究意义研究现状研究问题基于依存句法的中文分词算法传统分词算法介绍依存句法的基本概念依存句法的分词算法算法实现与优化基于情感词典的情感分析方法情感词典的构建与优化基于情感词典的情感分析算法情感分析结果评估与对比情感分析的优缺点分析基于深度学习的情感分析方法深度学习在情感分析中的应用基于卷积神经网络的情感分析算法基于循环神经网络的情感分析算法深度学习情感分析的优缺点分析系统设计与实现系统需求分析系统架构设
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基于依存句法的中文微博情感分析系统的设计与实现摘要:随着社交媒体的普及和微博的广泛使用,对中文微博情感分析的需求越来越大。本文提出了一种基于依存句法的中文微博情感分析系统的设计与实现方法。该系统结合多个情感词典和深度学习算法,通过对微博文本的分词、依存句法分析和情感识别等步骤,实现了对微博情感的自动识别和分类。本文通过实验验证了该系统的性能和准确性。关键词:微博,情感分析,依存句法,深度学习1.引言随着互联网和移动设备的普及,社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。微博是最常见且最广泛使用的社交媒
基于依存分析的中文微博情感分析.ppt
汇报内容任务一:观点句识别评测任务一:观点句识别评测规则制定:制定组合模式构建非语素词性集构建停用词表候选新词剪枝:成词权重统计:转移频率和文档频数,计算成词权重:情感词库极性词库否定词库能愿动词库条件连词库评价单元依存模式任务二:情感倾向性判断评测获取候选情感词和候选评价对象;采用评价单元依存模式对候选评价单元进行筛选;通过评价对象归并算法得到完整的评价对象。评价对象归并算法任务3结果与分析(宽松评价)汇报完毕,谢谢大家!
基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型.docx
基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型摘要随着社交媒体平台的普及,微博成为了人们交流信息、表达情感以及获取各种信息的重要途径。对于政治、商业、社交等领域的决策者,了解微博用户在某个时刻的情绪状态可以提供有价值的信息。本文提出了一种基于句法与主题扩展的中文微博情感倾向性分析模型,该模型考虑了微博的句法结构和主题相关性,并使用支持向量机进行情感倾向性分类。实验结果表明,该模型在情感分类任务上的准确率达到了84.32%,比基准模型和其他经典模型都有更好的表现。关键词:微博;情感分析;中文;句法结构;主题
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基于序列标注的中文依存句法分析方法中文句法分析是自然语言处理中的重要研究方向之一,依存句法分析是其中的一种方法。依存句法分析是指通过分析句子中词语之间的依存关系,构建词语之间的依存结构,从而达到对句子语义的分析和理解的目的。它与传统的短语结构分析相比,具有在表示自然语言语义上更加精确和清晰的优势。中文依存句法分析方法可以基于各种不同的技术和算法。其中,基于序列标注的方法是一种比较常见和广泛应用的技术。在该方法中,句子中的每个词被看作是一个序列中的单个标记,依存关系被标注在所对应的标记上。而依存结构的机器学