基于AWCRF模型的微博情感倾向分类方法

• 作者: 梁礼欣 温雯 蔡瑞初 郝志峰 陈炳丰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 情感分类 AffinityPropogation算法 欠采样技术 Word2vec技术 条件随机场
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-192
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.07.031

摘要

为有效解决中文微博情感数据分布不平衡的分类问题,提出一种融合Affinity Propogation(AP)算法、Word2vec技术和条件随机场(CRF)模型的分类方法.通过AP算法对微博数据进行聚类,将多数类样本按照相似性的度量划分为若干簇类,使类间距离极大化、类内距离极小化.利用欠采样技术构建情感倾向分布平衡的训练集,采用Word2vec计算并求出语义相似度最高的文本来扩展微博句子以增加情感信息,使用CRF模型计算已经平衡并扩展后的训练集标签序列,在数据集情感倾向分布不平衡时也能准确地分类微博情感倾向.实验结果表明,与ACRF方法、CRF方法及SCRF方法相比,该方法在召回率和G均值评价标准上具有更好的效果.

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
3	蔡瑞初	广东工业大学计算机学院	66	279	10.0	13.0
4	温雯	广东工业大学计算机学院	48	272	10.0	14.0
5	陈炳丰	广东工业大学计算机学院	14	53	4.0	7.0
8	梁礼欣	广东工业大学计算机学院	2	5	2.0	2.0