基于情感标签的极性分类

发布时间：2018-06-18 15:15

  本文选题：极性分类 + 情感标签　； 参考：《电子学报》2017年04期

【摘要】：情感极性分析是文本挖掘中一种非常重要的技术.然而在不同领域中,很多情感极性分类系统存在分类精度低和缺少大量标注数据的缺陷.针对这些问题,提出了一种基于情感标签的极性分类方法.首先通过所有文本建立Sentiment-Topic模型,抽取出文本的情感标签;然后利用情感标签将文本划分为两个子文本,并通过Co-training算法对子文本进行分类;最后合并两个子文本的分类结果,并确定文本的情感极性.实验结果表明该方法具有较高的分类精度,而且不需要大量的分类样本.
[Abstract]:Affective polarity analysis is a very important technique in text mining. However, in different fields, many affective polarity classification systems have the shortcomings of low classification accuracy and lack of large amount of tagged data. To solve these problems, a polarity classification method based on affective label is proposed. Firstly, the Sentiment-Topic model is established through all the texts, and the emotional label of the text is extracted. Then, the text is divided into two sub-texts by the affective label, and the sub-text is classified by Co-training algorithm. Finally, the classification results of the two sub-texts are merged. And determine the emotional polarity of the text. The experimental results show that this method has high classification accuracy and does not require a large number of classification samples.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61272277)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2035926