原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
由于目前缺乏维吾尔文情感分类特征表示方面的系统性研究,以传统n-gram特征为基础,按不同规模从维吾尔文情感标注语料库中提取了新特征及其组合特征,基于支持向量机(SVM)分类器对维吾尔文情感语料库进行了正负情感分类.实验结果表明,所提取的基本特征中unigram特征的分类效率最佳;unigram特征与词组特征的组合可以进一步提高分类效率,其最佳分类效果比unigram特征的分类效果提高了1.78%.首次在统一标注数据集上对不同特征的分类性能进行了综合评价,研究成果可以为今后的维吾尔文情感分类研究提供指导.
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文献信息
篇名 维吾尔文情感分类特征建设研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 情感分类 特征建设 组合特征 维吾尔文
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 3548-3552
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0378
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 吾守尔·斯拉木 新疆大学信息科学与工程学院 148 619 13.0 18.0
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二级参考文献  (82)
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研究主题发展历程
节点文献
情感分类
特征建设
组合特征
维吾尔文
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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