基于聚类核的半监督情感分类算法研究

发布时间：2017-09-01 23:38

  本文关键词：基于聚类核的半监督情感分类算法研究

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【摘要】：在互联网快速发展的今天,人类已经进入"大数据"时代,其中文本数据作为人类知识的载体,对于人类的进步与发展意义重大。如何运用大量未标记样本来提升文本情感分类的精度,也变得愈发重要。将半监督学习中的聚类核算法应用到情感分类问题中,给出基于聚类核的半监督情感分类算法。在标记样本和未标记样本上,建立加权无向图,求解聚类核,然后将该核函数用于SVM的情感分类器的训练上,完成情感分类工作。该方法直接将未标记样本所蕴含的信息融合到核中,不需要建立多个分类器,有效利用了未标记样本。实验结果表明,CKSVM算法在分类精度上明显优于基于Self-learning SVM和Co-training SVM的半监督情感分类算法,且在不同数据集上都有较好的适应性。
【作者单位】： 南京邮电大学理学院;
【关键词】： 半监督学习 聚类核 图 情感分类
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61070234,61071167,61501251) 南京邮电大学引进人才科研启动基金资助项目(NY214191)
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着互联网的发展,越来越多的消费者在网上发表评论[1],这些评论以主观的文本形式表达了消费者对于消费产品或服务的满意度。这不仅可以帮助其他消费者做出更好的判断,还可以帮助制造商跟踪和管理这些意见[2]。在自然语言处理(NLP)中,情感分类作为一种特殊的文本分类问题

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本文编号：775124