摘要：针对现有机器学习方法在情感分析时,需要大量的训练数据和复杂的语言模型结构,但难以获取全文的情感问题,文中提出了一种在有限数据集的情况下,兼顾局部和全局的上下文信息情感模型结构。首先把词汇和语篇知识进行整合约束,然后通过后验正则化应用在条件随机场模型,最后得到句子的情感倾向。通过多组实验分析,本文使用的方法与CRF模型对情感句分类相比有明显的提升。

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