基于机器学习算法的引文情感自动识别研究——以自然语言处理领域为例
【出 处】：
【作 者】：徐琳宏 丁堃 林原 杨阳
【摘 要】[目的/意义]引文情感分析揭示施引文献对被引文献的褒义、贬义和中性的情感倾向性,解析文献之间深层语义关系,能够帮助更加准确地评价被引文献和作者。[方法/过程]以自然语言处理领域文献的引文情感为数据集,利用引文中情感表达的引文标识位置指引和情感词汇等特征,采用支持向量机（SVM）构建引文情感的自动识别系统,探索生成更大规模数据的方法。[结果/结论]实践应用证明,该系统特征的区分度较强,准确率达到93.4%,识别效果较好。引文情感的自动识别系统实用价值较强,拓宽了引文网络分析的研究方法和内容,能够完善论文评价体系。