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摘要:
传统的特征选择方法在面对不平衡文本情感倾向性分类时会有很大的局限性,这种局限性主要体现在特征维数过高、特征过于稀疏和特征分布不平衡,这会使得分类的准确度大幅度下降.根据不平衡文本情感特征分布的特点,结合三支决策的思想,提出了一种面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法(TWD-FS).该方法将两种有监督特征选择方法相结合,将选择出的特征词进一步筛选,使得最终选择出的特征词同时满足类间离散度最大和类内离散度最小的特点,有效地减少了特征词的数量,降低了特征维度;此外,通过组合正负类情感特征,缓解了情感特征的不平衡性,有效提高了不平衡样本中少数类情感的分类效果.在COAE2013中文微博非平衡数据集等多个数据集上的实验结果表明,所提的特征选择算法TWD-FS可以有效提高不平衡文本情感分类的准确度.
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文献信息
篇名 面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 不平衡文本 特征选择 情感分类 有监督 三支决策
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 2019年中国粒计算与知识发现学术会议(CGCKD2019)论文
研究方向 页码范围 3127-3133
页数 7页 分类号 TP391.1
字数 9552字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050822
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 万志超 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
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计算机应用
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1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
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1981
chi
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