基于情感特征聚类的半监督情感分类

摘要：

情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.然后使用spectral聚类算法把这些情感特征映射成扩展特征.普通分类特征和扩展特征一起通过训练得到另一个情感分类器.2个分类器再从未标签数据集中选择实例放入到训练集合中,并通过训练得到最终的情感分类器.实验结果表明,在同样的数据集上该方法的情感分类准确度比基于self-learning SVM的方法和基于co-training SVM的方法的情感分类准确度要高.

关键词：半监督式学习、情感特征聚类、情感分类、观点挖掘、Web挖掘、数据挖掘

所属期刊栏目：50

分类号：TP181;TP391.4(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61170002

在线出版日期：2014-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2570-2577