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文本褒贬倾向判别研究
1
作者
李银花
王素格
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第18期160-162,230,共4页
在文本的向量空间表示模型下,针对文本褒贬倾向判别问题,提出了一种基于潜在语义分析的特征权重计算方法。除词频信息外,该方法考虑了潜在语义分析所提供的同义词、近义词信息对特征权重的影响。采用基于Fisher判别准则的特征选择方法,...
在文本的向量空间表示模型下,针对文本褒贬倾向判别问题,提出了一种基于潜在语义分析的特征权重计算方法。除词频信息外,该方法考虑了潜在语义分析所提供的同义词、近义词信息对特征权重的影响。采用基于Fisher判别准则的特征选择方法,以支持向量机作为分类器,在2739篇语料(2008年中文倾向性分析评测)上进行了实验。实验结果表明,提出的特征权重计算方法对文本褒贬倾向判别是有效的。
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关键词
文本褒贬倾向判别
概率潜在语义分析
FISHER
判别
准则
支持向量机
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职称材料
题名
文本褒贬倾向判别研究
1
作者
李银花
王素格
机构
太原科技大学应用科学学院
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第18期160-162,230,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60970014)
教育部高等学校博士点基金(No.200801080006)
+2 种基金
山西省自然科学基金(No.2010011021-1)
太原市科技局明星专项(No.09121001)
山西省科技攻关项目~~
文摘
在文本的向量空间表示模型下,针对文本褒贬倾向判别问题,提出了一种基于潜在语义分析的特征权重计算方法。除词频信息外,该方法考虑了潜在语义分析所提供的同义词、近义词信息对特征权重的影响。采用基于Fisher判别准则的特征选择方法,以支持向量机作为分类器,在2739篇语料(2008年中文倾向性分析评测)上进行了实验。实验结果表明,提出的特征权重计算方法对文本褒贬倾向判别是有效的。
关键词
文本褒贬倾向判别
概率潜在语义分析
FISHER
判别
准则
支持向量机
Keywords
text commendatory-derogatory orientation discrimination
Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA)
Fisher dis- crimination criterion
Support Vector Machine(SVM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
文本褒贬倾向判别研究
李银花
王素格
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
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