首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于非负矩阵分解的中文倾向性句子识别
引用本文:廖祥文,陈振伟. 基于非负矩阵分解的中文倾向性句子识别[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2011, 39(2): 192-197
作者姓名:廖祥文  陈振伟
作者单位:福州大学数学与计算机科学学院;
基金项目:福建省自然科学基金资助项目(2010J05133); 福建省科技创新平台资助项目(2009J1007); 福州大学科技发展基金资助项目(2010-XQ-22)
摘    要:提出一种基于非负矩阵分解(NMF、SNMF和WNMF)的中文倾向性句子识别算法.该算法首先构建倾向性特征矩阵,然后通过NMF、SNMF和WNMF算法分别来降维、提取潜在语义,最后采用支持向量机分类器识别中文倾向性句子.实验结果表明,与PCA和SVD相比,NMF、SNMF和WNMF算法能有效地降低维度、提取潜在语义,并提...

关 键 词:NMF  识别  中文倾向性句子  倾向性分析

Identification of Chinese opinion sentence based on NMF
LIAO Xiang-wen,CHEN Zhen-wei. Identification of Chinese opinion sentence based on NMF[J]. Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition), 2011, 39(2): 192-197
Authors:LIAO Xiang-wen  CHEN Zhen-wei
Affiliation:LIAO Xiang-wen,CHEN Zhen-wei(College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou,Fujian 350108,China)
Abstract:This paper proposes a new method for the identification of sentence opinion based on non-negative matrix factorization(NMF,SNMF and WNMF).The method constructs feature matrix,then applies NMF,SNMF and WNMF to reduce dimensionality of matrix and extract the potential latent semantic information,and finally uses SVM to identify opinion sentences.The experiments shows that,compared with PCA and SVD,NMF,SNMF and WNMF can not only do better in reducing dimensionality and extracting potential latent semantic info...
Keywords:NMF  identification  Chinese opinion sentence  opinion mining  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号