小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2014年
2期
358-364
,共7页
刘智%杨宗凯%刘三(女牙)%王泰%孟文婷%王胜明
劉智%楊宗凱%劉三(女牙)%王泰%孟文婷%王勝明
류지%양종개%류삼(녀아)%왕태%맹문정%왕성명
情感识别%动态特征选择%特征子空间%集成学习%核平滑
情感識彆%動態特徵選擇%特徵子空間%集成學習%覈平滑
정감식별%동태특정선택%특정자공간%집성학습%핵평활
sentiment recognition%dynamic feature selection%feature subspace%ensemble learning%kernel smoothing
针对中文情感识别中特征空间稀疏度和冗余度较高的特点,从集成学习视角出发,提出一种基于动态特征选择机制的情感识别方法.该方法首先采用核平滑方法构建特征子集划分的维度分布和特征空间的重要度分布,然后根据这两种分布函数,自适应划分特征空间,形成多个不同粒度的子空间,然后训练对应的基分类器,最后使用多数投票法的融合策略构造集成识别模型.在校园BBS评论数据上与其他基准算法进行对比实验,结果表明该算法在查全率和查准率等方面均优于其他算法,有效地提高了情感识别的准确性和鲁棒性.
針對中文情感識彆中特徵空間稀疏度和冗餘度較高的特點,從集成學習視角齣髮,提齣一種基于動態特徵選擇機製的情感識彆方法.該方法首先採用覈平滑方法構建特徵子集劃分的維度分佈和特徵空間的重要度分佈,然後根據這兩種分佈函數,自適應劃分特徵空間,形成多箇不同粒度的子空間,然後訓練對應的基分類器,最後使用多數投票法的融閤策略構造集成識彆模型.在校園BBS評論數據上與其他基準算法進行對比實驗,結果錶明該算法在查全率和查準率等方麵均優于其他算法,有效地提高瞭情感識彆的準確性和魯棒性.
침대중문정감식별중특정공간희소도화용여도교고적특점,종집성학습시각출발,제출일충기우동태특정선택궤제적정감식별방법.해방법수선채용핵평활방법구건특정자집화분적유도분포화특정공간적중요도분포,연후근거저량충분포함수,자괄응화분특정공간,형성다개불동립도적자공간,연후훈련대응적기분류기,최후사용다수투표법적융합책략구조집성식별모형.재교완BBS평론수거상여기타기준산법진행대비실험,결과표명해산법재사전솔화사준솔등방면균우우기타산법,유효지제고료정감식별적준학성화로봉성.
