| 基于改进信息增益特征选择法的SVM中文情感分类算法 |
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| 引用本文： | 王根生,黄学坚,吴小芳,胡向亮.基于改进信息增益特征选择法的SVM中文情感分类算法[J].成都理工大学学报(自然科学版),2019,46(1):105-110. |
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| 作者姓名： | 王根生 黄学坚 吴小芳 胡向亮 |
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| 作者单位： | 江西财经大学计算机实践教学中心,南昌,330013;江西财经大学计算机实践教学中心,南昌,330013;江西财经大学计算机实践教学中心,南昌,330013;江西财经大学计算机实践教学中心,南昌,330013 |
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| 摘 要： | 为文本情感分类提出一种改进的机器学习算法。在分析当前主要文本特征选择方法后,把词频和词语情感表现程度融入到信息增益特征选择方法中,从全局和局部2个方面进行特征权重衡量,使用特征空间向量模型对文本进行统一表示,然后利用SVM算法进行训练学习。通过实验发现该算法的查准率和查全率比传统的机器学习算法有所提高,并且得到的分类器具有较好的泛化能力。
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| 关 键 词： | 情感分类 机器学习 SVM 信息增益 |
Algorithm of Chinese sentiment classification of SVM based on optimization information gain feature selection method |
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| WANG Gensheng,HUANG Xuejian,WU Xiaofang,HU Xiangliang.Algorithm of Chinese sentiment classification of SVM based on optimization information gain feature selection method[J].Journal of Chengdu University of Technology: Sci & Technol Ed,2019,46(1):105-110. |
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| Authors: | WANG Gensheng HUANG Xuejian WU Xiaofang HU Xiangliang |
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| Institution: | (Computer Practice Teaching Center,Jiangxi University of Finance and Economics,Nanchang 330013,China) |
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| Abstract: | WANG Gensheng;HUANG Xuejian;WU Xiaofang;HU Xiangliang(Computer Practice Teaching Center,Jiangxi University of Finance and Economics,Nanchang 330013,China) |
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| Keywords: | sentiment classification machine learning SVM information gain |
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