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NLP自然语言处理-中文实体情感知识库

NLP自然语言处理-中文实体情感知识库

作者: Viterbi | 来源:发表于2022-09-29 22:48 被阅读0次

    SentiBridge

    • https://github.com/rainarch/SentiBridge

    《SentiBridge: 中文实体情感知识库》/ SentiBridge: A Knowledge Base for Entity-Sentiment Representation

    本词典包含:实体/属性—情感词。例如:“长城 宏伟”、“性价比 高”、“价格 高”。主要目的是刻画人们是怎么描述某个实体的,例如大家通常用 宏伟 来形容长城。

    目前词典包含三个领域语料的抽取结果:新闻、旅游、餐饮,共计30万对。

    文件说明(SentiBridge.zip)

    每个文件夹中包含两种文件

    1. 前缀pair_sort代表排序得到的结果:
    • pair_sort_[m,n],指的是从m%到n%的排序部分

    • 数据形式是:实体/属性 情感词 收敛分数

    1. 前缀pair_mine代表提炼得到的结果:
    • 数据形式是:实体/属性 情感词 相似度分数1 相似度分数2

    • pair_mine后面的数字是提炼算法得到的结果中,保证正确率取的分数值。即文本中所有分数1和2,都必须高于该值并保留的结果

    领域说明

    1. 新闻领域(Gigaword新闻语料):
    • pair_sort_[0,1],正确率统计92%,数量11.9w个
    • pair_mine_0.25,正确率统计90%,数量1.7w个
    1. 旅游领域(旅游用户评论):
    • pair_sort_[0,1],正确率统计98%
    • pair_sort_[1,2],正确率统计94%
    • pair_sort_[2,3],正确率统计90%
    • 以上总计8w个
    • pair_mine_0.2,正确率统计90%,数量5624个
    1. 餐饮领域(餐饮用户评论):
    • pair_sort_[0,1],正确率统计92%,数量9.3w个
    • pair_mine_0.2,正确率统计90%,数量5.2w个

    代码

    • 代码在目录: ./Entity_Emotion_Express
    • 为了取得较好效果,最好使用用户评论数据,例如:淘宝评论、大众点评评论、携程评论等等。

    声明和参考文献

    1. SentiBridge数据仅供学术研究使用,商用请联系我们(wlchen at suda.edu.cn)获取授权。
    2. 相关文献
    • 卢奇, 陈文亮. 大规模中文实体情感知识的自动获取, 中文信息学报, 32 (8): 32-41, 2018年8月
    • LU Qi, CHEN Wenliang, Automatically Building a Large Scale Dictionary of Chinese Entity Sentiment Expressions, Journal of Chinese Information Processing, 32 (8): 32-41, 2018-8.

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