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摘要:
情感分类任务旨在自动识别文本所表达的情感色彩信息(例如,褒或者贬、支持或者反对).提出一种基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法:在基于传统情感词资源的基础上,引入少量情绪词辅助学习,只利用大规模未标注数据实现情感分类.具体来讲,基于文档-单词二部图的标签传播算法框架,利用情绪词与情感词构建两个视图,通过协作学习的方法从大规模未标注语料中抽取高正确率的自动标注样本作为训练数据,然后训练分类器进行情感分类.实验表明,该方法在多个领域的情感分类任务中都取得了较好的分类效果.
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文献信息
篇名 基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法研究
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 情绪词 情感词 二部图 标签传播算法 协作学习
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 241-244
页数 4页 分类号 TP391
字数 5296字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱巧明 苏州大学计算机科学与技术学院 261 2058 25.0 31.0
2 李培峰 60 461 11.0 19.0
3 李寿山 苏州大学计算机科学与技术学院 68 618 13.0 23.0
4 代大明 1 6 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (30)
共引文献  (658)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (14)
二级引证文献  (10)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
情绪词
情感词
二部图
标签传播算法
协作学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导