作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文本情感分类是指通过挖掘和分析文本中的观点、意见和看法等主观信息,对文本的情感倾向做出类别判断。基于集成情感成员模型提出一种文本情感分析方法。把基于改进的神经网络、基于语义特征和基于条件随机场的三个情感分类模型作为成员模型集成在一起。集成后的模型能够涵盖不同的情感特征,从而克服了传统集成学习中仅关注成员模型处理结果的不足。以公开语料进行实验,集成模型融合了多个成员模型的优势,分类正确率达到了88.2%,远高于任一成员模型的效果。
推荐文章
文本情感分析综述
文本情感分析
词典构建
机器学习
贝叶斯算法
最大熵算法
SVM
基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法
观点挖掘
文本挖掘
情感分类
云模型
情感词属性
文本特征提取
基于主题情感混合模型的无监督文本情感分析
主题模型
LDA
情感分析
混合模型
文本情感分析方法研究综述
文本情感分析
情感词典
机器学习
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于集成情感成员模型的文本情感分析方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 文本情感分析 情感分类 集成模型
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 信号处理
研究方向 页码范围 211-214
页数 4页 分类号 TP393
字数 4660字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1205-0314
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 朱俭 中国青年政治学院计算机教学及应用中心 14 173 4.0 13.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (19)
共引文献  (119)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1990(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(8)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(5)
2009(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
文本情感分析
情感分类
集成模型
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导