本文選題：限制玻爾茲曼機 + 情感分類��； 參考：《科學技術與工程》2013年35期

【摘要】：已有的網(wǎng)絡評論情感分類算法都需要手工標注詞匯情感傾向,然而網(wǎng)絡評論具有表達形式自由、模式多變、詞匯更新速度快等特點,手工標注的方式適應能力較低。為解決上述問題,結合限制玻爾茲曼機和相似差異向量運算,通過降低向量相似度,強調(diào)其差異性的方式,提出基于限制玻爾茲曼機的無詞匯標注情感分類算法。實驗表明,該算法雖褒義精確度稍低于支持向量機,但是在貶義精確度上優(yōu)于支持向量機,并且不需要進行詞匯情感傾向標注,降低了算法的復雜度,提高了泛化能力。
[Abstract]:The existing emotion classification algorithms of network comments all need manual tagging of lexical affective tendency. However, network comments have the characteristics of free expression, changeable patterns, fast vocabulary updating and so on, and the adaptability of manual tagging is low. In order to solve the above problems, combining with constrained Boltzmann machine and similar difference vector operation, by reducing the similarity of vectors and emphasizing the way of their differences, an affective classification algorithm without lexical tagging based on restricted Boltzmann machine is proposed. The experimental results show that although the accuracy of the proposed algorithm is slightly lower than that of SVM, it is better than SVM in derogatory sense, and it does not need tagging of lexical affective tendency, which reduces the complexity of the algorithm and improves the generalization ability.
【作者單位】： 廣西科技大學管理學院;
【基金】：欠發(fā)達地區(qū)工業(yè)化與信息化融合及其系統(tǒng)動力機制研究(11FJL007)資助
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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相關博士學位論文 前3條

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本文編號：1844395