网络评价倾向性研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (25): 156-159.

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网络评价倾向性研究

程传鹏

中原工学院计算机学院，郑州 450007

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-09-01 发布日期:2011-09-01

Research on tendentiousness recognition of user evaluation

CHENG Chuanpeng

School of Computer Science，Zhongyuan Institute of Technology，Zhengzhou 450007，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01

摘要/Abstract

摘要： 提出了基于语义相似度判别用户评价倾向的方法。利用同义词词林计算词语的相似度，由词语的相似度构造二部图，通过求二部图的最大匹配获得文本之间的相似度。依据KNN分类来判断文本的倾向性。实验结果表明该方法优于传统的倾向性判断的方法。

关键词: 同义词词林, K-最近邻（KNN）分类, 文本相似度, 二部图, 最大匹配

Abstract: This paper improves a method to distinguish tendentiousness of user evaluation.Semantic similarity of words is computed based on “TongYiCi CiLin”.Bipartite graph is constructed according to calculating similarity of words.The biggest matching algorithm is used to compute similarity between texts.Experiments show that precision and recall rate are greatly improved.

Key words: TongYiCi CiLin, K-Nearest Neighbor（KNN）, text similarity, bipartite graph, maximum matching

程传鹏. 网络评价倾向性研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(25): 156-159.

CHENG Chuanpeng. Research on tendentiousness recognition of user evaluation[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(25): 156-159.

[1]	赵琪，杜彦辉，芦天亮，沈少禹. 基于Capsule-BiGRU的文本相似度分析算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 171-177.
[2]	刘聪，王永利，周子韬，犹锋，张才俊. 结合触发事件及词性分析的敏感信息识别方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(20): 132-137.
[3]	杨泉，孙玉泉. 基于《同义词词林》深度的词义相似度计算研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 48-54.
[4]	陈平华，杨凯. 融合信任关系和用户项目二部图的推荐算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(4): 77-83.
[5]	宋冬云，郑瑾，张祖平. 基于混合策略的中文短文本相似度计算[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(12): 116-120.
[6]	张绍阳，曹家波，王子凡，曲卫东. 基于加权二部图匹配的中文段落相似度计算[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(18): 95-101.
[7]	程玉胜1，2，梁辉2，王一宾1，2，任勇2. 结合关键词微变和LD算法的文本相似性研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(8): 70-73.
[8]	肖和，付丽娜，姬东鸿. 神经网络与组合语义在文本相似度中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(7): 139-142.
[9]	周丽杰1，于伟海2，郭成3. 基于词项语义组合的文本相似度计算方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(19): 90-93.
[10]	朱艳辉，刘璟，徐叶强，田海龙，马进. 基于条件随机场的中文领域分词研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(15): 97-100.
[11]	詹志建，杨小平. 基于语言网络和语义信息的文本相似度计算[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(5): 33-38.
[12]	周俊1，3，郑中华2，张炜3. 基于改进最大匹配算法的中文分词粗分方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(2): 124-128.
[13]	唐敏1，关健1，邓国强1，靳强2. 二部图最大匹配问题的分层网络优化模型[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(36): 90-94.
[14]	叶继平，张桂珠. 中文分词词典结构的研究与改进[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(23): 139-142.
[15]	李国和1，2，3，刘光胜1，2，3，秦波波1，2，3，吴卫江1，2，3，李洪奇1，2，3. 综合最大匹配和歧义检测的中文分词粗分方法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(14): 139-142.

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