本文關(guān)鍵詞：基于詞語情感隸屬度特征的情感極性分類

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【摘要】：在模糊集合論框架下探索基于詞語情感隸屬度的情感極性分類特征表示方法。以TF-IDF為權(quán)重分別構(gòu)建情感特征詞語的正向、負向極性隸屬度,并以隸屬度對數(shù)比作為分類特征值構(gòu)建基于支持向量機的情感極性分類系統(tǒng)。在產(chǎn)品評論、NLPCC2014情感分類評測數(shù)據(jù)和IMDB英文影評等數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明,基于情感隸屬度特征的系統(tǒng)優(yōu)于基于布爾、頻度和詞向量等特征表示的系統(tǒng),驗證了所提出的基于情感隸屬度特征表示的有效性。
【作者單位】： 黑龍江大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 情感極性分類 模糊集合論 隸屬度 支持向量機
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61170148) 黑龍江省人力資源和社會保障廳留學(xué)人員科技活動項目資助
【分類號】：TP391.1;TP18
【正文快照】： 隨著Web 2.0的興起和社會媒體的迅速發(fā)展,情感分析(亦稱意見挖掘)已成為自然語言處理研究的一個熱點,并在近年得到快速發(fā)展,各種情感分析系統(tǒng)層出不窮。由于機器學(xué)習(xí)方法性能的不斷提升,使得情感分類能夠得到效果較好的基線系統(tǒng),機器學(xué)習(xí)框架能夠從選取的特征中學(xué)習(xí)不同類別的

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10 侯澍e，

本文編號：572250