内容简介

本认为观点分析是对人们发表的关于实体、事件及属性的观点、评价和情绪的可计算化研究。此领域的研究起源于观点极性分类和主观性分类, 即将其作为一个文本分类问题。本书针对目前的应用需求和存在的研究难点和问题, 对面向社交媒体的观点分析中的若干子问题进行了深入研究, 在此基础上, 书稿提出利用词典资源和距离监督信息来学习情感词嵌入, 使用学习到的词嵌入能够提高上层观点分析分类器的性能。

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