基于多特征融合的汉语情感分类研究

• 作者: 邓时滔 钟将
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文本情感分类 情感词典 点对互信息 特征选择 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 98-100
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.01.027

摘要

中文情感分类一般分成基于情感词典和基于特征分类两种方法进行研究,但没有考虑过将两种方法得到的特征进行融合来提高分类效果.基于特征分类的方法忽视了特征词在情感词典的褒贬性以及词倾向性的强弱.用基于特征分类方法得到的文本特征建立朴素贝叶斯模型,根据特征词在情感词典中的褒贬性及其通过点对互信息方法得到的词性强弱调整情感词的正负后验概率权重,实现两种特征的融合,提高分类效果并降低了特征维数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟将	重庆大学计算机学院	63	631	14.0	23.0
2	邓时滔	重庆大学计算机学院	1	10	1.0	1.0