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一种基于样本空间动态划分的中文情感识别方法
被引量：
1
1
作者
刘智
杨宗凯
+1 位作者
刘三(女牙)
铁璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第5期1443-1447,共5页
为了提高中文文本情感识别的精度,从集成学习的角度出发,提出了一种基于样本空间动态划分的机制构建文本情感分类器。该算法充分利用训练样本空间内的鉴别信息,通过引入核平滑方法对样本空间进行自适应划分,形成若干个具有差异性的多粒...
为了提高中文文本情感识别的精度,从集成学习的角度出发,提出了一种基于样本空间动态划分的机制构建文本情感分类器。该算法充分利用训练样本空间内的鉴别信息,通过引入核平滑方法对样本空间进行自适应划分,形成若干个具有差异性的多粒度样本子集,然后分别在每个子集上构造基分类器,最后将所有基分类器的输出进行融合以产生最终的预测结果。实验结果表明,该算法在查准率和查全率等方面均优于Bagging、AdaBoost等算法,并且在大规模样本集的情感识别中具有良好的应用前景。
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关键词
文本情感识别
样本子空间
动态划分
集成分类模型
核平滑
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职称材料
题名
一种基于样本空间动态划分的中文情感识别方法
被引量：
1
1
作者
刘智
杨宗凯
刘三(女牙)
铁璐
机构
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第5期1443-1447,共5页
基金
国家"核高基"重大专项基金资助项目(2010ZX01045-001-005)
国家"十二五"科技支撑计划资助项目(2011BAK08B03)
+1 种基金
国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-11-0654)
华中师范大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CCNU09A02006)
文摘
为了提高中文文本情感识别的精度,从集成学习的角度出发,提出了一种基于样本空间动态划分的机制构建文本情感分类器。该算法充分利用训练样本空间内的鉴别信息,通过引入核平滑方法对样本空间进行自适应划分,形成若干个具有差异性的多粒度样本子集,然后分别在每个子集上构造基分类器,最后将所有基分类器的输出进行融合以产生最终的预测结果。实验结果表明,该算法在查准率和查全率等方面均优于Bagging、AdaBoost等算法,并且在大规模样本集的情感识别中具有良好的应用前景。
关键词
文本情感识别
样本子空间
动态划分
集成分类模型
核平滑
Keywords
key words： text sentiment recognition
sample subspace
dynamic partitioning
ensemble classification model
kernel smoo-thing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于样本空间动态划分的中文情感识别方法
刘智
杨宗凯
刘三(女牙)
铁璐
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
1
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