多级中文文本情感分类算法研究

• 作者: 张成文 曹晓丽 李恒杰 邢玉娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本情感分类 核Fisher判别 支持向量机 向量空间模型 相关性分析
• 年，卷（期）: 2012,（33）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 132-135,152
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3731字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0554

摘要

针对文本情感分类准确率不高的问题,提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法.采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维,在约简向量集上构建向量空间模型,根据模型之间的差异度设计VSM分类器,筛选出与测试文档差异度较小的R个模型作为核Fisher判别的输入,最终判别出文档的情感观点.实验结果表明:该方法比传统支持向量机有较高的分类准确率和较快的分类速度,权重特征和词性特征对分类准确率的影响较大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢玉娟	甘肃联合大学电子信息工程学院	35	107	6.0	7.0
2	张成文	甘肃联合大学电子信息工程学院	20	38	4.0	5.0
3	曹晓丽	甘肃联合大学电子信息工程学院	14	47	5.0	6.0
4	李恒杰	甘肃联合大学电子信息工程学院	46	207	6.0	12.0