期刊专题

基于多粒度计算和多准则融合的情感分类

引用
随着在线用户生成内容的激增,无监督情感分类方法有着广泛应用前景.现有基于情感词的无监督情感分类方法没有考虑句子类型和句间关系对情感分类的影响,分类效果较差;基于自学习的无监督情感分类方法在生成伪标注数据集时,又会引入较多错误.针对上述问题,该文提出了一种基于多粒度计算和多准则融合的无监督情感分类方法.该方法通过多粒度计算,提高现有基于情感词的无监督情感分类精度;同时通过多准则融合来减少伪标注数据错误率.在3个真实中文数据集上的实验结果表明:与现有无监督情感分类方法相比,该方法平均提高了6.5%的分类精度.

情感分类、无监督方法、多粒度计算、多准则融合

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TP391.1(计算技术、计算机技术)

国家“八六三”高技术项目2012AA011004;清华大学自主科研计划项目20111081023

2015-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

497-502

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清华大学学报(自然科学版)

1000-0054

11-2223/N

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2015,55(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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