情感分类中基于词性嵌入的特征权重计算方法

摘要：

在文本情感分类中,传统的特征表达通常忽略了语言知识的重要性.提出了一种基于词性嵌入的特征权重计算方法,通过构造一种特征嵌入模式将名词、动词、形容词、副词四种词性对情感分类的贡献度嵌入到传统的TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)权值中.其中,词性的情感贡献度通过粒子群优化算法获得.实验采用支持向量机完成分类,并对比了不同知识的嵌入情况,包括词性、情感词及词性和情感词的组合.结果表明基于词性嵌入的方法分类性能最优,可以显著提高中文文本情感分类的准确率.

关键词：词性嵌入、特征权重、情感分类、粒子群优化

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61272315,11391240180;浙江省自然科学基金LY14F020041,LY15A020003

在线出版日期：2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：121-125