基于混合模型的文本主题-情感分析方法

• 作者: 樊娜 蔡皖东 赵煜
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混合模型 情感分析 主题提取 KL距离 监督学习
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于混合模型的文本主题-情感分析方法.将训练集中的文本分别标记情感倾向和主题类别,根据不同情感和主题的语言表达方式,分别估计出情感和主题语言模型.通过计算待处理的测试文本语言模型与这两类模型之间的距离,评估测试文本与模型之间的相似性,最终确定文本的主题和情感倾向.模型的参数选用了bigram特征,参数估计采用了最大似然估计和平滑技术相结合的策略.这种模型化方法具有通用性,可以应用到不同类型的数据集中.实验表明,与支持向量机方法相比,本文方法提取主题和分析情感的准确率更高,鲁棒性更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡皖东		157	1423	21.0	28.0
2	樊娜		6	89	3.0	6.0
3	赵煜		12	128	5.0	11.0