基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析

• 作者: 孟佳娜 杨亮 段晓东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征变换 倾向性分析 产品评论 源领域 目标领域 领域独立词 领域依赖词
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 167-171
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.10.035

摘要

传统的情感倾向性分析方法主要针对同一领域的文本，对于不同领域的文本，传统方法效果较差。为解决该问题，提出一种基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析方法。通过领域独立词建立源领域和目标领域的领域依赖词之间的关联，将源领域的领域知识迁移到目标领域中，以解决数据分布不同造成的分类器效果下降的问题。使用产品评论文本作为语料进行实验，结果表明，在所有语料上基于支持向量机和逻辑回归方法的平均精度分别为76.61%和76.81%，均高于Baseline算法的平均结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段晓东	大连民族学院计算机科学与工程学院	62	784	13.0	27.0
2	孟佳娜	大连民族学院计算机科学与工程学院	23	79	6.0	7.0
4	杨亮	大连理工大学计算机科学与技术学院	49	510	10.0	22.0