基于社会关系网络的半监督情感分类

• 作者: 李寿山 王中卿 薛云霞
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 情感分类 半监督 社会关系网络 标签传播
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2014.003

摘要

基于样本的社会关系,提出一种新的半监督学习方法,创建一种基于文档-词及社会关系的二部图模型,并根据标签传播算法将未标注样本加入到分类器的构建中.实验结果表明,加入社会关系网络的半监督情感分类方法明显优于传统的仅利用评论文本信息的半监督情感分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王中卿	苏州大学自然语言处理实验室	30	200	9.0	14.0
2	李寿山	苏州大学自然语言处理实验室	68	618	13.0	23.0
3	薛云霞	苏州大学自然语言处理实验室	2	15	2.0	2.0