一种基于AdaBoost的跨语言情感资源迁移方法

• 作者: 卢玲 曹琼 杨武
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 机器翻译 跨语言 情感资源迁移 AdaBoost算法
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 77-79,87
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3990字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.11.018

摘要

针对文本情感分类研究中,有情感标注的语料在不同语言中的不均衡问题,提出一种基于AdaBoost的跨语言情感资源迁移策略.首先将目标语言训练集翻译成源语言;再在联合训练集上运用AdaBoost算法;通过设置滑动窗口更新训练集,训练最优弱分类器;最后得到适用于目标语言情感识别的分类器.实验表明,从目标语言到源语言的翻译方法是可行的.基于AdaBoost的分类策略获得了优于BaseLine的正确率和召回率,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢玲	重庆理工大学计算机科学与工程学院	41	138	7.0	10.0
2	曹琼	重庆理工大学计算机科学与工程学院	19	15	2.0	2.0
3	杨武	重庆理工大学计算机科学与工程学院	27	175	6.0	12.0