【摘要】：針對(duì)樸素貝葉斯模型屬性間條件獨(dú)立假設(shè)不完全符合實(shí)際的問(wèn)題,提出一種基于隱樸素貝葉斯模型的商品評(píng)論情感分類方法。利用隱樸素貝葉斯分類模型中的屬性依賴關(guān)系表示商品評(píng)論文本中詞項(xiàng)間的依賴關(guān)系;根據(jù)文本詞性的語(yǔ)法修飾關(guān)系,在計(jì)算隱樸素貝葉斯分類模型中的隱藏父節(jié)點(diǎn)時(shí)去除不具有依賴關(guān)系的屬性對(duì),僅保留有依賴關(guān)系的屬性對(duì)的計(jì)算;將文本屬性獨(dú)立特性加入隱樸素貝葉斯模型中,綜合考慮文本屬性的依賴性和獨(dú)立性兩個(gè)因素對(duì)情感分類的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的查準(zhǔn)率和查全率優(yōu)于其它基于樸素貝葉斯模型的情感分類方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the hypothesis of conditional independence between attributes of naive Bayes model is not completely in line with the actual situation, an emotion classification method for commodity reviews based on implicit naive Bayesian model is proposed. The attribute dependency in the implicit naive Bayes classification model is used to express the dependency between the words in the commodity comment text. According to the grammatical modification of the part of speech, the hidden parent nodes in the implicit naive Bayes classification model are calculated by removing the attribute pairs that do not have dependency, and only the computation of attribute pairs with dependency is retained. Text attribute independence is added to the implicit naive Bayes model, and the influence of two factors on emotion classification is considered comprehensively, that is, the dependence of text attribute and the independence of text attribute. The experimental results show that the precision and recall of this method are superior to those of other emotion classification methods based on naive Bayesian model.
【作者單位】： 廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)廣西信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心;
【基金】：廣西科學(xué)研究與技術(shù)開(kāi)發(fā)計(jì)劃基金項(xiàng)目(桂科能1140008-3B) 廣西高等學(xué)校科學(xué)研究基金項(xiàng)目(KY2015YB008) 廣西大學(xué)科研基金項(xiàng)目(XJZ130355)
【分類號(hào)】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2402431