廣義知網詞彙意見極性的預測

Predicting the Semantic Orientation of Terms in E-HowNet

詞彙的意見極性是句子及文件層次意見分析的重要基礎，雖然目前已經存在一些人工標記的中文情緒字典，但如何自動標記詞彙的意見極性，仍是一個重要的工作。這篇論文的目的是為廣義知網的詞彙自動標記意見極性。我們運用監督式機器學習的方法，抽取不同來源的各種有用特徵並加以整合，來預測詞彙的意見極性。實驗結果顯示，廣義知網詞彙意見極性預測的準確率可到達92.33%，這個結果跟人的標記準確率不相上下。