基于多分类器集成学习的中文反语识别技术
李明峰
贾修一
1.南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 2100942.南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094
摘要：反语就是一种常见的非字面表达方式,用来表达与字面意义相反的语义,往往具有较强的讽刺意味.反语的使用对自然语言处理造成了挑战,导致了在意见挖掘、情感分析等任务中的困难.为此论文对中文反语自动识别技术进行研究,提出了基于词性筛选的改进型一元文法特征的方法和基于词性统计和情感矛盾度的高抽象层次特征的方法,改善了一元文法受语料规模影响较大的缺点.最终利用多分类器集成学习的策略使反语识别的F值达到91.3％.
关键词：反语识别机器学习集成学习一元文法高抽象层次特征
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61403200)江苏省自然科学基金青年项目(BK20140800)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1790-1795 )
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