未来与发展
未來與髮展
미래여발전
FUTURE AND DEVELOPMENT
2015年
4期
59-63
,共5页
微博%情感分类%机器学习%特征选择
微博%情感分類%機器學習%特徵選擇
미박%정감분류%궤기학습%특정선택
在中文微博数据的文本情感分类任务中使用机器学习方法,为研究不同的特征集对情感分类准确率的影响,综合了一元词特征、句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征用于支持向量机分类器中,通过准确率、召回率、F指数比较分析不同特征组合对于分类性能的影响.所提方法用于微博数据中关于药品二甲双胍的评论文本,实验结果表明,一元词特征对文本情感分类的准确率高于其他单类特征,而在与句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征的综合使用得到了最高的分类精度.
在中文微博數據的文本情感分類任務中使用機器學習方法,為研究不同的特徵集對情感分類準確率的影響,綜閤瞭一元詞特徵、句法特徵、微博特徵、基于評價對象特徵、詞典特徵用于支持嚮量機分類器中,通過準確率、召迴率、F指數比較分析不同特徵組閤對于分類性能的影響.所提方法用于微博數據中關于藥品二甲雙胍的評論文本,實驗結果錶明,一元詞特徵對文本情感分類的準確率高于其他單類特徵,而在與句法特徵、微博特徵、基于評價對象特徵、詞典特徵的綜閤使用得到瞭最高的分類精度.
재중문미박수거적문본정감분류임무중사용궤기학습방법,위연구불동적특정집대정감분류준학솔적영향,종합료일원사특정、구법특정、미박특정、기우평개대상특정、사전특정용우지지향량궤분류기중,통과준학솔、소회솔、F지수비교분석불동특정조합대우분류성능적영향.소제방법용우미박수거중관우약품이갑쌍고적평논문본,실험결과표명,일원사특정대문본정감분류적준학솔고우기타단류특정,이재여구법특정、미박특정、기우평개대상특정、사전특정적종합사용득도료최고적분류정도.
