本文關(guān)鍵詞：基于混合高斯分布偽樣本生成的情感分析方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)微博行文自由性大,情感傾向識(shí)別困難的問題,提出了一種基于混合高斯分布偽樣本生成技術(shù)和條件隨機(jī)場(chǎng)模型的新方法。該方法首先利用混合高斯分布模型來(lái)為訓(xùn)練集中的少數(shù)類生成偽樣本從而構(gòu)建一個(gè)情感傾向分布平衡的訓(xùn)練集,然后通過使用Word2vec來(lái)擴(kuò)展微博句子以豐富它的情感信息,從而緩解情感詞典不足夠大對(duì)情感分類的負(fù)面影響;最后將條件隨機(jī)場(chǎng)模型應(yīng)用在上面已經(jīng)平衡和擴(kuò)展后的訓(xùn)練集上.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法比現(xiàn)有方法在數(shù)據(jù)集情感傾向分布不平衡時(shí)能更有效地識(shí)別微博的情感傾向.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 情感分析 混合高斯分布 條件隨機(jī)場(chǎng) 情感傾向 不平衡性 Wordvec
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472089,61572143)
【分類號(hào)】：TP391.1
【正文快照】： 微博作為一個(gè)新的社交平臺(tái),承載了海量的信息,如何有效分析和挖掘用戶微博中的情感是非常有意義的[1].與傳統(tǒng)的情感分析工作一樣,對(duì)微博的情感分析方法可以分為兩類.一類是基于情感詞典和規(guī)則的方法,這類方法通過計(jì)算句子中負(fù)面情感詞和正面情感詞的個(gè)數(shù)來(lái)識(shí)別情感傾向[2-6].

【相似文獻(xiàn)】

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