基于词语情感隶属度特征的情感极性分类
在模糊集合论框架下探索基于词语情感隶属度的情感极性分类特征表示方法.以TF-IDF为权重分别构建情感特征词语的正向、负向极性隶属度,并以隶属度对数比作为分类特征值构建基于支持向量机的情感极性分类系统.在产品评论、NLPCC2014情感分类评测数据和IMDB英文影评等数据上的实验结果表明,基于情感隶属度特征的系统优于基于布尔、频度和词向量等特征表示的系统,验证了所提出的基于情感隶属度特征表示的有效性.
情感极性分类、模糊集合论、隶属度、支持向量机
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61170148;黑龙江省人力资源和社会保障厅留学人员科技活动项目资助
2017-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
171-177