基于词语情感隶属度特征的情感极性分类

发布时间：2017-07-25 16:32

  本文关键词：基于词语情感隶属度特征的情感极性分类

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【摘要】：在模糊集合论框架下探索基于词语情感隶属度的情感极性分类特征表示方法。以TF-IDF为权重分别构建情感特征词语的正向、负向极性隶属度,并以隶属度对数比作为分类特征值构建基于支持向量机的情感极性分类系统。在产品评论、NLPCC2014情感分类评测数据和IMDB英文影评等数据上的实验结果表明,基于情感隶属度特征的系统优于基于布尔、频度和词向量等特征表示的系统,验证了所提出的基于情感隶属度特征表示的有效性。
【作者单位】： 黑龙江大学计算机科学技术学院;
【关键词】： 情感极性分类 模糊集合论 隶属度 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(61170148) 黑龙江省人力资源和社会保障厅留学人员科技活动项目资助
【分类号】：TP391.1;TP18
【正文快照】： 随着Web 2.0的兴起和社会媒体的迅速发展,情感分析(亦称意见挖掘)已成为自然语言处理研究的一个热点,并在近年得到快速发展,各种情感分析系统层出不穷。由于机器学习方法性能的不断提升,使得情感分类能够得到效果较好的基线系统,机器学习框架能够从选取的特征中学习不同类别的

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本文编号：572250