中文评教文本分类模型的研究

• 作者: 孙红霞 潘庆先 王立宏 谭征
• 来源期刊: 烟台大学学报（自然科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 中文文本分类 支持向量机 潜在语义分析
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 122-126
• 分类号: TP181
• 字数: 4865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-8820.2012.02.010

摘要

用文本分类的方法找出中文评教信息的情感倾向,使学生主观评价里蕴含的信息得到有效利用,是对现有评教系统的必要补充.采用基于潜在语义分析的方法对文本向量降维,并用支持向量机的分类方法对目标文本进行分类,得到每一条主观评价的情感倾向.分析了特征选择、特征抽取方法、降维维数、词性、训练集合与测试集合样本的比例等几方面对分类的影响,找到了较好的中文评教文本分类模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立宏	烟台大学计算机科学与技术学院	51	270	8.0	14.0
2	谭征	烟台大学计算机科学与技术学院	15	62	4.0	7.0
3	孙红霞	烟台大学计算机科学与技术学院	8	41	4.0	6.0
4	潘庆先	烟台大学计算机科学与技术学院	16	95	7.0	9.0