[發(fā)明專利]基于通用知識網(wǎng)絡(luò)的詞語語義傾向性預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210316850.3
• 申請日: 2012-08-30
• 公開（公告）號: CN102880600A
• 公開（公告）日: 2013-01-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉瑞;安翼;陳君龍;宋浪
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27
• 代理公司: 北京汲智翼成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11381
• 代理人: 陳曦;景志

1.一種基于通用知識網(wǎng)絡(luò)的詞語語義傾向性預(yù)測方法，其特征在于包括如下步驟：

（1）判斷未知詞語是否存在于情感詞詞典中，如果存在則返回未知詞語的極性，如果不存在，則進入步驟（2）；

（2）選取褒義基準(zhǔn)詞集和貶義詞基準(zhǔn)詞集，褒義詞集和基準(zhǔn)詞集的基準(zhǔn)詞數(shù)量相同；

（3）計算所述未知詞語與所述褒義詞集之間的緊密程度；

（4）計算所述未知詞語與所述貶義詞集之間的緊密程度；

（5）計算所述未知詞語與所述褒義詞集間的緊密程度和所述未知詞語與所述貶義基準(zhǔn)詞集間的緊密程度的差值；

（6）根據(jù)步驟（5）所述的差值，選取閾值空間判斷所述未知詞語的極性。

2.如權(quán)利要求1所述的基于通用知識網(wǎng)絡(luò)的詞語語義傾向性預(yù)測方法，其特征在于：

所述情感詞詞典是通過遍歷通用知識網(wǎng)絡(luò)的義原關(guān)系得到。

3.如權(quán)利要求1所述的基于通用知識網(wǎng)絡(luò)的詞語語義傾向性預(yù)測方法，其特征在于：

所述褒義基準(zhǔn)詞集是所述情感詞詞典中褒義詞詞頻最高的一組詞；

所述貶義基準(zhǔn)詞集是所述情感詞詞典中貶義詞詞頻最高的一組詞。

4.如權(quán)利要求1所述的基于通用知識網(wǎng)絡(luò)的詞語語義傾向性預(yù)測方法，其特征在于：

所述未知詞語與所述褒義詞集或所述貶義詞集中某個詞p之間的緊密程度用com(p,word)表示，通過如下公式進行計算：

com(p,word)＝sim(p,word)+rel(p,word)

其中，word表示未知詞語，p表示褒義基準(zhǔn)詞或貶義基準(zhǔn)詞，P_set表示褒義基準(zhǔn)詞集或貶義基準(zhǔn)詞集，p∈P_set，sim(p,word)表示p與word之間的詞語語義相似度，rel(p,word)表示p與word之間的詞語相關(guān)度。

5.如權(quán)利要求4所述的基于通用知識網(wǎng)絡(luò)的詞語語義傾向性預(yù)測方法，其特征在于：

褒義基準(zhǔn)詞或貶義基準(zhǔn)詞p與未知詞語word之間的詞語相關(guān)度rel(p,word)通過如下公式進行計算：

rel(p,word)=|conRel(p)∩conRel(word)||conRel(p)∪conRel(word)|]]>

其中，|con?Rel(p)∩con?Rel(word)|為p和word相關(guān)場交集的個數(shù)；|con?Rel(p)∪con?Rel(word)|為p和word相關(guān)場并集的個數(shù)。