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多特征融合的Voting-SRM情感分類研究
趙樂; 麥范金; 張興旺 桂林理工大學信息科學與工程學院; 機械與控制工程學院; 廣西桂林541006; 桂林理工大學圖書館; 廣西桂林541006
關鍵詞：詞性標注 二元語法 隨機梯度下降 投票機制 情感分類
摘要：情感分類是自然語言處理領域的一個核心問題,其目的是判斷評論文本的情感極性,并挖掘其蘊含的情感價值信息.為了提取評論文本中潛在的情感信息,提高分類精度,本文提出了多特征融合的Voting-SRM情感分類方法.結合詞性特征,語法特征等,提取名詞,動詞,形容詞,副詞等特征,然后運用軟投票機制,結合隨機梯度下降算法、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法,對已獲取評論文本進行極性二分類.本文通過對比實驗,驗證了該方法的有效性.
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