[发明专利]基于通用知识网络的词语语义倾向性预测方法有效
| 申请号： | 201210316850.3 | 申请日： | 2012-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN102880600A | 公开（公告）日： | 2013-01-16 |
| 发明（设计）人： | 刘瑞;安翼;陈君龙;宋浪 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京汲智翼成知识产权代理事务所(普通合伙) 11381 | 代理人： | 陈曦;景志 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于通用知识网络的词语语义倾向性预测方法，包括：（1）判断未知词语是否存在于情感词词典中，如果存在则返回未知词语的极性，如果不存在则进入步骤（2）；（2）选取褒义基准词集和贬义词基准词集；（3）计算未知词语与褒义词集之间的紧密程度；（4）计算未知词语与贬义词集之间的紧密程度；（5）计算未知词语与褒义词集间的紧密程度和未知词语与贬义基准词集间的紧密程度的差值；（6）根据步骤（5）的差值，选取阈值空间判断未知词语的极性。本发明在考虑词语语义相似度的同时结合了词语的关联度，采用了区域阈值判断，避免将词语赋予错误的情感倾向性，在语义倾向性判断准确率上获得了提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通用 知识 网络 词语 语义 倾向性 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于通用知识网络的词语语义倾向性预测方法，其特征在于包括如下步骤：（1）判断未知词语是否存在于情感词词典中，如果存在则返回未知词语的极性，如果不存在，则进入步骤（2）；（2）选取褒义基准词集和贬义词基准词集，褒义词集和基准词集的基准词数量相同；（3）计算所述未知词语与所述褒义词集之间的紧密程度；（4）计算所述未知词语与所述贬义词集之间的紧密程度；（5）计算所述未知词语与所述褒义词集间的紧密程度和所述未知词语与所述贬义基准词集间的紧密程度的差值；（6）根据步骤（5）所述的差值，选取阈值空间判断所述未知词语的极性。
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