本文關(guān)鍵詞：基于聚類核的半監(jiān)督情感分類算法研究

  更多相關(guān)文章： 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 聚類核 圖 情感分類

【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天,人類已經(jīng)進入"大數(shù)據(jù)"時代,其中文本數(shù)據(jù)作為人類知識的載體,對于人類的進步與發(fā)展意義重大。如何運用大量未標記樣本來提升文本情感分類的精度,也變得愈發(fā)重要。將半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類核算法應(yīng)用到情感分類問題中,給出基于聚類核的半監(jiān)督情感分類算法。在標記樣本和未標記樣本上,建立加權(quán)無向圖,求解聚類核,然后將該核函數(shù)用于SVM的情感分類器的訓(xùn)練上,完成情感分類工作。該方法直接將未標記樣本所蘊含的信息融合到核中,不需要建立多個分類器,有效利用了未標記樣本。實驗結(jié)果表明,CKSVM算法在分類精度上明顯優(yōu)于基于Self-learning SVM和Co-training SVM的半監(jiān)督情感分類算法,且在不同數(shù)據(jù)集上都有較好的適應(yīng)性。
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 聚類核 圖 情感分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61070234,61071167,61501251) 南京郵電大學(xué)引進人才科研啟動基金資助項目(NY214191)
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來越多的消費者在網(wǎng)上發(fā)表評論[1],這些評論以主觀的文本形式表達了消費者對于消費產(chǎn)品或服務(wù)的滿意度。這不僅可以幫助其他消費者做出更好的判斷,還可以幫助制造商跟蹤和管理這些意見[2]。在自然語言處理(NLP)中,情感分類作為一種特殊的文本分類問題

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