基于语法的维吾尔语情感词汇自动获取

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摘要情感词汇的获取是文本倾向性分析的基础。为了解决人工识别方法低效的不足,并为维吾尔语情感词的研究及情感词词典的创建提供一些可供选择的方法和思路,该文首先分析了维吾尔语情感词汇在上下文中表现的特征,并结合维吾尔语本身的语法特征,建立了扩展的维吾尔语新增特征模型,与词频逆文档频率(TF-IDF)算法相结合,实现了维吾尔语情感词汇的识别。实验结果指出该特征模型有效地提高了情感词汇的识别率。

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关键词 ：情感词汇, 维吾尔语, 语法, 自动获取

Abstract：The sentiment vocabulary is essential for the sentiment analysis. To deal with the inefficiency of manual acquisition, this papers proposes an extension of features based on the grammar and context characteristics of Uyghur sentimental words.Combined with the TF-IDF measure, our algorithm is proved to effectively improve the recognition of sentiment words.

Key words： emotional words Uyghur grammar automatic acquisition

收稿日期: 2016-08-05

中图分类号:

TP391

基金资助:国家自然科学基金(61262066,61662081);国家社科基金(14AZD11);国家语委重点项目(ZD135-28);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2014211A045);新疆维吾尔自治区哲学社会科学研究规划基金(14CYY093);教育部人文社会科学一般项目(14YJC740001);国家自然科学基金(61132009);国家自然科学基金(61163064);教育部人文社会科学工程科技人才培养专项(15JDGC022);2015-2016年度新疆师范大学文学院研究生创新基金(ZYW2015005);国家少数民族语言资源监测中心项目

作者简介:

玛尔哈巴·艾赛提(1986—),硕士研究生,主要研究领域为计算语言学、自然语言处理。E-mail: 278416557@qq.com

艾孜尔古丽·玉素甫(1987—),讲师,主要研究领域为计算语言学、自然语言处理。 E-mail: Azragul2010@126.com

玉素甫·艾白都拉(1958—),通信作者,教授,主要研究领域为计算语言学、自然语言处理。E-mail: ysp2002@126.com

链接本文:

http://jcip.cipsc.org.cn/CN/Y2017/V31/I1/126

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