本文作者：赵虹杰；刘华丽；任巨伟；林鸿飞；成功正常投稿发表论文到《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：门户网站、博客和论坛中的新闻性文章很多具有倾向性,倾向性判别对了解社会动态和舆情状况有重要作用。在主题相关性的基础上,主要考虑了三类属性:位置属性、情感属性、特征词属性,提出了一种针对篇章级的情感关键句抽取方法,并通过集成学习判别情感关键句的极性。实验结果显示本文方法能够有效地挖掘出情感关键句并能对情感关键句进行较准确的极性判别,实现了情感关键句,抽取和极性判别的自动化,且具有较好的效果。
【论文正文预览】：0引言互联网以其实时、高效、共享等特点,已经成为新闻重要的传播载体,相应的有大量关于互联网新闻的研究[1]。面对实时增长的海量新闻,快速便捷地分析出其中的情感关键句并进行情感极性判别对舆情分析、热点挖掘具有重要作用[2]。在自然语言处理领域,王伟等[3]按信息含量对新
【文章分类号】：TP391.1
【稿件关键词】：新闻情感关键句情感判别
【参考文献】:

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• 康凯;基于核函数的集成学习算法研究与应用[D];山东师范大学;2009年
• 陈高洁;基于集成学习的个性化推荐算法研究[D];电子科技大学;2013年
• 卢廷玉;基于粒子群优化算法的集成学习研究[D];吉林大学;2008年
• 张敬娜;基于集成学习的语音信息隐藏分析技术研究[D];华北电力大学;2011年
• 张伶卫;基于云计算平台的代价敏感集成学习研究[D];南京邮电大学;2013年

【稿件标题】：极性分子|面向新闻的情感关键句抽取与极性判别
【作者单位】：大连理工大学信息检索研究室;
【发表期刊期数】：《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期
【期刊简介】：0......更多山西大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6250/)投稿信息
【版权所有人】：赵虹杰；刘华丽；任巨伟；林鸿飞；

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