结合情感词典的主动贝叶斯文本情感分类方法

摘要：

提出一种改进的结合情感词典的主动贝叶斯情感分类方法(SLAB).为了证明提出方法的有效性,选用康奈尔影评数据集和互联网电影资料库(IMDB)数据集作为实验数据,并与基于不确定性采样策略的主动学习方法进行比较.结果表明:文中提出的方法在较少的标注训练集下,能够取得更高的分类准确率,一定程度上解决了基于不确定性采样策略的主动学习方法中的误差累积问题.

关键词：主动学习、文本情感分类、情感词典、朴素贝叶斯、不确定采样策略

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61370006;福建省科技计划工业引导性重点项目2015H0025;华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目1400214023

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：623-626