基于扩展情感词典及特征加权的情感挖掘方法

• 作者: 徐晓丹 段正杰 陈中育
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感挖掘 分类 倾向性分析 特征选择 情感词典
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 15-18,69
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4083字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2014.108

摘要

针对情感分类中采用单一特征分类精度不高的问题，提出多特征加权的分类算法：根据扩展的情感词典计算每个词的情感倾向度，经CHI特征选择后，根据情感词的极性强度调整贝叶斯分类模型中该词的正负后验概率，在原值的基础上加上极性强度影响值。实验将该方法和其他3种单特征选择方法在酒店、影视等语料上的分类精度进行了对比，分类精度得到提升。实验结果表明，将词语的情感倾向度的特征融入到分类器中方法，在有效提高情感倾向性分类精度的同时降低了特征维数。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晓丹	浙江师范大学数理与信息工程学院	21	185	8.0	13.0
2	陈中育	浙江师范大学数理与信息工程学院	44	211	7.0	13.0
3	段正杰	浙江师范大学数理与信息工程学院	7	43	4.0	6.0