加入领域先验知识的产生式情感分类模型

• 作者: 吉阳生 罗春勇 陈家骏 魏志生
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 先验知识 领域情感词 情感词
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1105-1113
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6420字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2011.12.005

摘要

情感分类是通过分析数据中的情感信息,来预测数据所传递的情感倾向.其中结合语言学词典与产生式分类器构造带有先验知识的分类模型,是一类重要的研究课题.通过研究情感词的领域性和不同权重的特性,提出了一种新的融入情感先验知识的情感分类方法.通过自动分析构造领域相关的情感词及其权重信息,将其作为情感先验知识,融入到产生式分类模型中,得到更适合特定领域的分类模型.实验结果表明,该方法在分类性能上,显著并一致地优于其他结合了领域无关先验知识的产生式分类模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈家骏	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	61	1082	18.0	31.0
2	魏志生	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	5	1.0	1.0
3	吉阳生	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	3	16	3.0	3.0
4	罗春勇	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	5	1.0	1.0