维吾尔语情感分类算法

• 作者: 王宇光 田生伟 禹龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 维吾尔语 情感分类 语言模型
• 年，卷（期）: 2011,（36）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 147-150
• 分类号: TP391
• 字数: 4412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.36.041

摘要

情感分类是一项具有实用价值的分类技术.目前英语和汉语的情感分类的研究比较多,而针对维吾尔语的研究较少.以n-gram模型作为不同的文本表示特征,以互信息、信息增益、CHI统计量和文档频率作为不同的特征选择方法,选择不同的特征数量,以Naive Bayes.ME(最大熵)和SVM(支持向量机)作为不同的文本分类方法,分别进行了维吾尔语情感分类实验,并对实验结果进行了比较,结果表明:采用UniGrams特征表示方法、在5 000个特征数量和合适的特征选择函数,ME和SVM对维吾尔语情感分类能取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	禹龙	新疆大学网络中心	82	301	9.0	13.0
2	田生伟	新疆大学软件学院	101	343	9.0	13.0
3	王宇光	新疆大学软件学院	1	8	1.0	1.0