情感文本分类混合模型及特征扩展策略

• 作者: 夏睿 宗成庆
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 情感分类 混合模型 特征扩展
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 483-488
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4027字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.06.002

摘要

针对篇章级别情感文本分类问题,分析了传统的生成式模型和判别式模型的性能,提出了一种级联式情感文本分类混合模型以及句法结构特征扩展策略.在该模型中,生成式模型(朴素贝叶斯分类器)和判别式模型(支持向量机)以级联的方式进行组合,旨在消除对于分类临界样本,模型判决置信度不足引起的误差.在混合模型的基础上,提出了一种高效扩展依存句法特征的策略.该策略既提高了系统的正确率,又避免了传统特征扩展方法所带来的计算量增加的问题.实验结果表明,混合模型及特征扩展策略与传统方法相比,在算法准确性和效率上,都有显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宗成庆	中国科学院自动化研究所	24	330	12.0	18.0
2	夏睿	中国科学院自动化研究所	1	6	1.0	1.0