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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.   相似文献   

2.
为了提高特征词权重和文本语义相似度计算的精确性,文章提出了一种基于加权语义网的改进文本相似度计算方法。该方法首先以特征词为节点,以特征词窗口共现原理创建边,以频率-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)值作为特征词节点的初始权值,融合共现频率和概念语义距离自定义边权重计算方法,构建加权文本语义复杂网络。然后使用语义网络中特征词综合特征指数排名靠前的m个词组成特征向量,利用搬土距离(earth mover's distance,EMD)衡量两个文本间的语义相似度。最后基于公开数据集对文本进行聚类实验,实验结果表明,在基于F1度量值标准上文章提出的方法要优于传统的文本相似度计算方法。  相似文献   

3.
文本相似度的计算是文本挖掘的基础。传统的基于向量空间模型(VSM)的文本相似度计算方法把文本映射成词向量,再利用余弦距离公式来计算相似度,这样存在文本向量维数过高以及语义敏感度差的问题。针对以上问题,通过对词性以及权值大小的过滤可以缩减特征词规模,在一定程度上可以减少高维稀疏的情况发生,并且引入LDA模型的文本隐含主题特征,增加文本表示的语义背景,通过线性加权的方式结合VSM模型的特征词特征和LDA模型的主题特征,计算文本相似度。实验表明,与单独使用VSM模型和LDA模型比较,利用加权特征计算文本相似度有着更好的效果。  相似文献   

4.
基于语义相似度的文本表示降维方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
数据降维是文本表示中不可或缺的一个环节,有效的数据降维方法不仅能够减少计算量,同时有助于文本处理精度的提高.不同于传统的利用统计信息进行降维的方法,本文提出了一种基于词汇的语义相似度的文本表示的降维方法,该方法结合自然语言处理的知识,在降维环节考虑了特征词的语义信息和词性信息.实验结果表明:该方法能够有效地降低文本表示的维数,并在降维后的空间获得较高的文本处理精度,基于语义相似度的降维方法是一种适合文本处理的降维方法.  相似文献   

5.
基于量化同义词关系的改进特征词提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于量化同义词关系的改进的TF-IDF文本特征词提取方法.该方法将在同一文本中出现的某个词的同义词做为一个集合,在传统TF-IDF方法计算的词语权重的基础上对同义词集合中的词语及其相关词进行权重调整,通过相似度对同义词集合中的词语进行了合并加权.实验证明该方法对文本中的同义词及其相关词进行了有效处理,提高了文本特征词提取的准确性.  相似文献   

6.
短文本聚类在数据挖掘中发挥着重要的作用,传统的短文本聚类模型存在维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等问题,针对互联网短文本特征稀疏、语义存在奇异性和动态性而导致的短文本聚类性能较差的问题,提出了一种基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。首先使用Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;然后利用欧式距离计算特征词相似度,引入EMD(Earth Mover's Distance)来计算短文本间的相似度;最后将其应用到Kmeans聚类算法中实现短文本聚类。在3个数据集上进行的评测结果表明,效果优于传统的聚类算法。  相似文献   

7.
针对传统文本特征选择算法没有考虑特征的语义及特征与类别之间关系的问题,提出了一种结合语义和分类贡献的特征选择算法.利用LDA主题模型获取文本和词的表示,通过计算词与文本之间的语义相似度,获取词对文本的重要性.再利用Word2vec词向量模型获取文本类别特征,通过计算文本中的词与文本类别特征之间的语义相似度,获取词对类别的重要性,最后结合词对文本的重要性和词对类别的重要性选择分类贡献度高的词作为最终的分类特征.实验表明,该算法能够有效地降低文本特征数量,减少分类计算开销,降低噪声对分类的影响,提升分类效果.  相似文献   

8.
传统分布式语义文本分类方法难以高效地在云计算环境下实现文本快速准确分类。为此,提出一种新的云计算环境下分布式语义文本自适应分类方法。通过期望交叉熵对分布式语义文本特征进行选择,针对任意类别中的词,按照权重值从大到小的顺序对其进行排列,将排在前面的若干词看作特征词;针对分布式语义文本集中的所有类别进行同样的操作,将获取的所有类别特征词结合在一起,建立特征词典。针对主题引入加权策略,通过权重值对不同主题针对不同类别的判断能力进行描述,以获取最佳主题,给出新文本特征产生过程。依据提取的分布式语义文本特征,通过朴素贝叶斯分类器实现分布式语义文本的自适应分类。实验结果表明,所提方法分类精度和效率高。  相似文献   

9.
基于词向量空间模型的中文文本分类方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
大多文本分类方法是基于向量空间模型的,基于这一模型的文本向量维数较高,导致分类器效率难以提高。针对这一不足,该文提出基于词向量空间模型的文本分类方法。其主要思想是把文本的特征词表示成空间向量,通过训练得到词-类别支持度矩阵,根据待分文本的词和词-类别支持度矩阵计算文本与类别的相似度。实验证明,这一分类方法取得了较高的分类精度和分类效率。  相似文献   

10.
传统分布式语义文本分类方法难以高效地在云计算环境下实现文本快速准确分类,为此,提出一种新的云计算环境下分布式语义文本自适应分类方法。通过期望交叉熵对分布式语义文本特征进行选择,针对任意类别中的词,按照权重值从大到小的顺序对其进行排列,将排在前面的若干词看作特征词,针对分布式语义文本集中的所有类别进行同样的操作,将获取的所有类别特征词结合在一起,建立特征词典。针对主题引入加权策略,通过权重值对不同主题针对不同类别的判断能力进行描述,以获取最佳主题,给出新文本特征产生过程。依据提取的分布式语义文本特征,通过朴素贝叶斯分类器实现分布式语义文本的自适应分类。实验结果表明,所提方法分类精度和效率高。  相似文献   

11.
传统的文本表示是在向量空间模型的基础上,采用特征选择方法降低文本的维数,这种方法认为文本中词语是相互独立的,没有考虑彼此之间的语义信息.文章提出一种新的基于语义特征选择的文本分类方法,在已有特征选择的基础上,利用词语之间的语义关联性,将那些与已选择的词语具有密切联系的词语加入词语特征空间.实验表明,该方法与已有的特征选...  相似文献   

12.
为了分析突发事件期间网络舆论的情感倾向,以更有效地调节人们的情绪,维护社会稳定。本文提出了一种融合BERT模型和多通道卷积神经网络的深度学习方法用于细粒度情感分类,以获取更加丰富的文本语义特征信息。通过BERT 对输入的文本进行编码,以增强文本的语义特征表示,再通过具有多个不同大小的卷积核的并行卷积层来学习文本特征,捕获文本的深层次特征,提升模型在文本分类的性能。对比实验表明,该模型在准确性、召回率和F1值方面均优于传统的情感分类模型,并能显著改善细粒度情感分类的性能。除此之外,本文还探究了表情符号对细粒度情感分类模型的影响,实验结果表明表情符号转换成文字后可以增强文本的情感特征提取能力,提升模型分类性能。  相似文献   

13.
用文本分类的方法找出中文评教信息的情感倾向,使学生主观评价里蕴含的信息得到有效利用,是对现有评教系统的必要补充.采用基于潜在语义分析的方法对文本向量降维,并用支持向量机的分类方法对目标文本进行分类,得到每一条主观评价的情感倾向.分析了特征选择、特征抽取方法、降维维数、词性、训练集合与测试集合样本的比例等几方面对分类的影响,找到了较好的中文评教文本分类模型.  相似文献   

14.
文本特征选择是自然语言处理中的关键问题。针对文本特征的高维性和稀疏性问题,在过滤式特征选择算法文档-逆文档评率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)的基础上,提出了用遗传算法对文本特征进行优化选择,使其最大程度地贴合后续的文本分类算法,在保证文本分类精确度的同时,降低特征维度以缩减预测时间。实验显示,该算法与单一的过滤式文本特征选择算法相比,能够有效减少所选文本特征数量(即降低特征维度),能有效提高文本的分类能力。  相似文献   

15.
张杨帆  丁锰 《科学技术与工程》2022,22(29):12945-12953
利用文本分析技术可以帮助民警快速地准确地提取电子数据,使用预训练语言模型进行下游任务能够有效减轻过拟合,在使用微调BERT进行文本分类的时候一般将[CLS]位对应的隐含层表示作为句向量输入到全连接层中进行分类,这会产生一部分语义信息的丢失从而导致分类准确率的下降。针对这一问题,提出在BERT后接一个语义特征提取器以充分利用高层的语义信息,使用不同大小的二维卷积核对BERT输出的隐藏状态进行卷积,然后用共享权重的Squeeze-and-Excitation模块对通道进行加权,通过最大池化层后连结起来,最后输入到全连接层进行分类。在自建的涉案对话文本数据集和公开数据集THUCNews上进行测试,结果表明,与BERT基线模型和其他分类模型相比,改进后的微调BERT模型具有更好的分类效果。  相似文献   

16.
文本自动分类的一项关键技术是特征选择。本文针对信息过滤的特点,对特征选择方法进行了改进,提出了一种基于语义神经网络的文本特征选择方法。首先对原始特征集进行初始筛选,去除冗余特征及噪声后,对得到的特征子集采用语义神经网络进行智能的特征选择,其核心是关联度及激活变量的计算。从而得出代表问题空间的最优特征子集,实现降维并提高分类精度。实验证明,该方法可以极大地降低文本的维数,提高文本过滤的质量。  相似文献   

17.
为解决弱情感倾向语料影响文本情感分类的问题,提出基于全局语义学习的文本情感增强方法。首先设计语料划分方法,将语料划分为强情感倾向语料与弱情感倾向语料,然后,从文本处理全过程及整体语义学习的角度出发,构造均值抽取与最大值抽取的语义提取方式及文档信息向量,改进基于循环神经网络的变分自编码器的语义学习过程,并用于学习强情感倾向语料中文本的词语序列特征与语义特征。基于此,对弱情感倾向语料进行重构,实现情感增强目标,最后,将经过情感增强的语料替换掉原来的弱情感倾向语料,再进行情感分类模型的训练与测试。结果表明:提出的文本情感增强方法能够提升情感分类效果,并使得Bert分类器对IMDb影评数据集的情感分类精确率达到了93.03%。  相似文献   

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