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針對微博中新情感詞的識別問題，提出了一種基于詞語相關(guān)度的微博新情感詞自動識別方法。首先，對于分詞軟件把一個新詞錯分成幾個詞的問題，利用組合思想將相鄰詞進行合并作為新詞的候選詞；其次，為了充分利用詞語上下文的語義信息，采用神經(jīng)網(wǎng)絡訓練語料獲得候選新詞的空間表示向量；最后，利用已有的情感詞典作為指導，融合基于詞表集合的關(guān)聯(lián)度排序和最大關(guān)聯(lián)度排序算法，在候選詞上篩選，獲得最終的情感新詞。在COAE2014（第六屆中文傾向性分析評測）任務3語料上，提出的融合算法與點互信息（ PMI）、增強互信息（EMI）、多詞表達距離（MED）、新詞語概率（NWP）以及基于詞向量的新詞識別方法相比，準確率至少提高了22%，說明該方法自動識別微博新情感詞效果優(yōu)于其他五種方法。
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