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冀俊忠 (冀俊忠.) (学者:冀俊忠) | 张玲玲 (张玲玲.) | 吴晨生 (吴晨生.) | 吴金源 (吴金源.)

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摘要:

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题,提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先,通过特征选择的方法,对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中,实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明,提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.

关键词:

信息增益 文本情感分类 朴素贝叶斯 语义权重特征

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
  • [ 2 ] 北京市科学技术情报研究所

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来源 :

北京工业大学学报

年份: 2014

期: 12

卷: 40

页码: 1884-1890

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