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摘要:
针对微博行文自由性大,情感倾向识别困难的问题,提出了一种基于混合高斯分布伪样本生成技术和条件随机场模型的新方法。该方法首先利用混合高斯分布模型来为训练集中的少数类生成伪样本从而构建一个情感倾向分布平衡的训练集,然后通过使用Word2vec来扩展微博句子以丰富它的情感信息,从而缓解情感词典不足够大对情感分类的负面影响;最后将条件随机场模型应用在上面已经平衡和扩展后的训练集上。实验结果表明该方法比现有方法在数据集情感倾向分布不平衡时能更有效地识别微博的情感倾向。
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文献信息
篇名 基于混合高斯分布伪样本生成的情感分析方法
来源期刊 广东工业大学学报 学科 工学
关键词 情感分析 混合高斯分布 条件随机场 情感倾向 不平衡性 Word2 vec
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 综合研究
研究方向 页码范围 85-90
页数 6页 分类号 TP391
字数 5060字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7162.2016.06.015
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 郝志峰 广东工业大学计算机学院 166 940 14.0 20.0
2 蔡瑞初 广东工业大学计算机学院 66 279 10.0 13.0
3 温雯 广东工业大学计算机学院 48 272 10.0 14.0
4 梁礼欣 广东工业大学计算机学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
情感分析
混合高斯分布
条件随机场
情感倾向
不平衡性
Word2 vec
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
广东工业大学学报
双月刊
1007-7162
44-1428/T
16开
广东省广州市东风东路729号
1974
chi
出版文献量(篇)
2262
总下载数(次)
2
总被引数(次)
11966
论文1v1指导