基于机器学习算法的引文情感自动识别研究 ——以自然语言处理领域为例

摘要：

[目的/意义]引文情感分析揭示施引文献对被引文献的褒义、 贬义和中性的情感倾向性,解析文献之间深层语义关系,能够帮助更加准确地评价被引文献和作者.[方法/过程]以自然语言处理领域文献的引文情感为数据集,利用引文中情感表达的引文标识位置指引和情感词汇等特征,采用支持向量机(SVM)构建引文情感的自动识别系统,探索生成更大规模数据的方法.[结果/结论]实践应用证明,该系统特征的区分度较强,准确率达到93.4％,识别效果较好.引文情感的自动识别系统实用价值较强,拓宽了引文网络分析的研究方法和内容,能够完善论文评价体系.

关键词：机器学习、引文情感分析、自动识别系统、支持向量机、自然语言处理、情感分析

所属期刊栏目：40

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金"基于引用极性和评论挖掘的论文综合评价模型研究"61772103;国家自然科学基金"面向社交媒体的多语种文本情感分析方法研究"61806038;教育部人文社会科学青年基金项目"面向'一带一路'的多语种文本情感分析方法研究"18YJCZH208

在线出版日期：2020-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-40,48