發(fā)布時間：2018-07-24 15:12

【摘要】：博客,是一種通常由個人管理、不定期張貼新的文章的網(wǎng)站。隨著博客的快速發(fā)展,博客作為一個重要的信息源的價值也在增加。在自然語言處理方面和其他方面存在著大量的對博客的研究工作。有許多的商業(yè)公司利用博客中的信息來提供增值服務(wù),比如博客搜索、博客主題追蹤以及人們對產(chǎn)品和服務(wù)意見的情感分析。博客作者的性別分類是一個有許多商業(yè)應(yīng)用價值的研究領(lǐng)域。例如,能夠幫助用戶找到什么主題和產(chǎn)品被男性和女性談?wù)摰淖疃?以及什么產(chǎn)品和服務(wù)被男性和女性喜歡或是不喜歡,利用這些信息能夠用于制作有針對性的廣告與開發(fā)針對性的產(chǎn)品。所以,對博客作者性別分類的研究具有重要的意義。 論文主要實現(xiàn)了博客作者的性別分類,并重點研究了如何提高博客作者性別分類的準(zhǔn)確度,對于給定一篇博文,提取用于博客作者性別分類的特征類,利用帶有課題研究得到的歸并高分類能力特征的候選特征集的樸素貝葉斯分類器,能夠?qū)Σ┪牡淖髡哌M(jìn)行判別歸類,并且分類準(zhǔn)確度在實驗中可以達(dá)到74.49%,具體實現(xiàn)主要包括四部分：第一步是提取用于博客作者性別分類的特征類,課題采用的特征類為基本特征類與詞性序列特征類；第二步是實現(xiàn)用于博客作者性別分類的特征選擇方法,并利用特征選擇方法選擇出候選特征集,課題采用的特征選擇方法是基于單個特征選擇標(biāo)準(zhǔn)的特征選擇方法與集成特征選擇方法；第三步是結(jié)合帶有候選特征集的樸素貝葉斯分類器與十折交叉驗證法,從多組候選特征集中選擇最優(yōu)博客作者性別分類特征集；第四步是為了提高博客作者性別分類的準(zhǔn)備度,設(shè)計并實現(xiàn)了歸并高分類能力的候選特征集。 論文采用帶有候選特征集的樸素貝葉斯分類器與十折交叉驗證法對博文作者性別進(jìn)行分類并驗證分類結(jié)果,最終得到的實驗結(jié)果如下：采用加入詞性序列特征的特征集,相比采用沒有加入詞性序列特征的特征集,分類準(zhǔn)確度較高,為62.99%60.59%,分類準(zhǔn)確度提高了2.4%；采用集成特征選擇方法提取的候選特征集,相比采用單個特征選擇標(biāo)準(zhǔn)提取的候選特征集,分類準(zhǔn)確度較高,分別為72.89%67.57%,72.89%68.19%,72.89%70.49%,72.89%67.26%與72.89%66.97%,另外,采用集成特征選擇方法,相比不采用任何特征選擇方法直接進(jìn)行性別分類,分類準(zhǔn)確度較高,為72.89%60.59%,分類準(zhǔn)確度提高了12.3%；采用改進(jìn)的歸并高分類能力特征的候選特征集,相比采用沒有改進(jìn)的候選特征集,分類準(zhǔn)確度較高,為74.49%72.89%,分類準(zhǔn)確度提高了1.6%。所以采用歸并高分類能力特征的候選特征集,得到的分類準(zhǔn)確度最高,為74.49%。
[Abstract]:A blog is a website that is usually managed by individuals and posts new articles on a regular basis. With the rapid development of blog, the value of blog as an important information source is also increasing. There is a lot of research on blog in natural language processing and other aspects. Many businesses use information from blogs to provide value-added services, such as blog search, blog theme tracking, and emotional analysis of people's opinions on products and services. The gender classification of bloggers is a research area that has many commercial applications. For example, it can help users find out which themes and products are talked about most by men and women, and what products and services are liked or disliked by men and women. The use of this information can be used to produce targeted advertising and development of targeted products. Therefore, it is of great significance to study the gender classification of bloggers. This paper mainly realizes the gender classification of bloggers, and focuses on how to improve the accuracy of the gender classification of bloggers. For a given blog post, the feature classes used for the gender classification of bloggers are extracted. By using the naive Bayes classifier with candidate feature sets with the feature of merging high classification ability, we can classify the authors of blog posts. And the accuracy of classification can reach 74.49 in the experiment, the specific implementation mainly includes four parts: the first step is to extract the feature classes used for the gender classification of bloggers, the feature classes used in the subject are the basic feature class and the feature class of part of speech sequence; The second step is to implement the feature selection method for the gender classification of bloggers, and use the feature selection method to select candidate feature sets. The feature selection method is based on a single feature selection criterion and the ensemble feature selection method. The third step is to combine naive Bayes classifier with candidate feature set and ten fold cross validation method. The best feature set is selected from multiple candidate feature sets. The fourth step is to improve the gender classification readiness of bloggers and to design and implement candidate feature sets with the ability of merging high classification. This paper uses naive Bayesian classifier with candidate feature set and ten fold cross validation method to classify the gender of the blogger and verify the classification results. The experimental results are as follows: the feature set with part of speech sequence feature is used. Compared with the feature set without the feature of part of speech sequence, the classification accuracy is higher (62.99`. 59), and the classification accuracy is improved by 2.4.The candidate feature set extracted by the integrated feature selection method, Compared with candidate feature sets extracted by single feature selection criteria, the classification accuracy is 72.89 g. 57, 72.89 p. 49, 72.89 g. 26% and 72.89 f. 97%, respectively. In addition, the integrated feature selection method is used to classify sex directly, compared with no feature selection method. The classification accuracy is high, 72.89'. 59, the classification accuracy is improved by 12.30.The candidate feature set with improved merging ability is higher than the candidate feature set, which is 74.49r.89g, and the classification accuracy is improved 1.6%. Therefore, the candidate feature set with merging high classification ability features has the highest classification accuracy (74.49).
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2141779