基于混合高斯分布伪样本生成的情感分析方法

发布时间：2017-06-23 20:13

  本文关键词：基于混合高斯分布伪样本生成的情感分析方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对微博行文自由性大,情感倾向识别困难的问题,提出了一种基于混合高斯分布伪样本生成技术和条件随机场模型的新方法。该方法首先利用混合高斯分布模型来为训练集中的少数类生成伪样本从而构建一个情感倾向分布平衡的训练集,然后通过使用Word2vec来扩展微博句子以丰富它的情感信息,从而缓解情感词典不足够大对情感分类的负面影响;最后将条件随机场模型应用在上面已经平衡和扩展后的训练集上.实验结果表明该方法比现有方法在数据集情感倾向分布不平衡时能更有效地识别微博的情感倾向.
【作者单位】： 广东工业大学计算机学院;
【关键词】： 情感分析 混合高斯分布 条件随机场 情感倾向 不平衡性 Wordvec
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61472089,61572143)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 微博作为一个新的社交平台,承载了海量的信息,如何有效分析和挖掘用户微博中的情感是非常有意义的[1].与传统的情感分析工作一样,对微博的情感分析方法可以分为两类.一类是基于情感词典和规则的方法,这类方法通过计算句子中负面情感词和正面情感词的个数来识别情感倾向[2-6].

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本文编号：476192