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计算机工程 ›› 2011, Vol. 37 ›› Issue (7): 213-215. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.072

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

维吾尔语情感词汇自动识别

禹 龙a,田生伟b,冯冠军c   

  1. (新疆大学 a. 网络中心;b. 信息科学与工程学院;c. 人文学院,乌鲁木齐 830046)
  • 出版日期:2011-04-05 发布日期:2011-03-31
  • 作者简介:禹 龙(1974-),女,副教授,主研方向:人工智能; 田生伟、冯冠军,副教授、博士
  • 基金资助:
    国家社会科学基金资助项目(10BTQ045);国家自然科学基金资助项目(60963017, 60963018);新疆大学博士基金资助项目 (BS100120)

Automatic Recognition of Uyghur Emotional Words

YU Long  a, TIAN Sheng-wei  b, FENG Guan-jun  c   

  1. (a. Net Center; b. Institute of Information Science and Engineering; c. College of Humanities, Xinjiang University, Urumqi 830046, China)
  • Online:2011-04-05 Published:2011-03-31

摘要: 针对维吾尔语情感词汇获取难度大、人工扩充情感词汇工作量大且效率低的缺陷,结合维吾尔语主观文本语料的具体特点,分析维吾尔语情感词汇在情感语料中表现的特征,建立维吾尔语情感词汇的特征模板,利用条件随机场模型实现维吾尔语情感词汇的自动识别方法。实验结果验证该方法能有效自动识别情感词汇,降低人工识别情感词汇的工作量。

关键词: 维吾尔语, 情感词汇, 特征识别, 条件随机场

Abstract: For expanding uyghur emotional vocabulary and identificating emotional words automatically, efficiency of artificial works is improved. Combined with the specific characteristics of the uyghur subjective text corpus, this paper proposes the full analysis of characteristics of uyghur emotional words in the text, establishes uyghur emotional words feature template, using Conditional Random Fields(CRFs) model to achieve the uyghur emotional words automatic identification method. Experimental results show that the method can effectively recognize the emotional words, and reduce the workload of manual identification of emotional words.

Key words: uyghur, emotional words, feature recognition, Conditional Random Fields(CRFs)

中图分类号: