中文多类别情感分类模型中特征选择方法

发布时间：2017-08-21 14:26

  本文关键词：中文多类别情感分类模型中特征选择方法

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【摘要】：商品评论信息的情感分析,可作为人们推荐商品和选择商品的一个重要手段。特征选择在情感分类中能够删除一些不必要的候选特征,从而提高分类效率、减小误差。为了考察中文语言和多类别情感分类环境下特征选择方法的效果,为情感分析多分类研究选取合适的特征选择方法,对特征选择进行了对比研究。在朴素贝叶斯多类分类器中,对中文描述的关于手机的五种星级评论数据集进行情感分类,选取文档频率、信息增益、互信息和卡方统计四种常用特征选择方式进行了对比实验和分析。实验结果表明,信息增益能够在特征维数特别小的情况下获得很好的性能,卡方统计能够获得普遍较好的性能,文档频率因为计算简单也能成为一种不错的选择,而互信息通常情况下不是一个好的选择。
【作者单位】： 中国电子科技集团公司第二十八研究所;东南大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 特征选择 多类别情感分析 中文商品评论 自然语言处理 文本分类
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着互联网的发展,网络购物已经成为一种潮流。购物者在购买商品或服务后会分享经验和感受,商品评论已成为人们选择商品和推荐商品时的重要依据之一。消费者作决策的过程容易受大众的影响,当人们想要在网上购买商品时,由于无法真正观察、感受到商品的质量,所以他们往往会

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本文编号：713429