计算机应用

作者：侯艳辉, 董慧芳, 郝敏, 崔雪莲

单位：山东科技大学 经济管理学院, 山东 青岛 266590

关键词：本体特征,特征观点对,文本粒度,情感强度,情感分类

基金：山东省自然科学基金资助项目（ZR2019BG011）。

针对中文影评情感分类中缺少特征属性及情感强度层面的粒度划分问题，提出一种基于本体特征的细粒度情感分类模型。首先，利用词频逆文档频率（TF-IDF）和TextRank算法提取电影特征，构建本体概念模型。其次，将电影特征属性和普鲁契克多维度情绪模型与双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）融合，构建了在特征粒度层面和八分类情感强度下的细粒度情感分类模型。实验中，本体特征分析表明：观影人对故事属性关注度最高，继而是题材、人物、场景、导演等特征；模型性能分析表明：基于特征粒度和八分类情感强度，与应用情感词典、机器学习、Bi-LSTM网络算法在整体粒度和三分类情感强度层面的其他5个分类模型相比，该模型不仅有较高的F1值（0.93），而且还能提供观影人对电影属性的情感偏好和情感强度参考，实现了中文影评更细粒度的情感分类。

来源：2020年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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