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基于SVM和词向量的Web新闻倾向性分析
被引量:
1
1
作者
肖宇伦
欧阳纯萍
刘志明
《现代计算机(中旬刊)》
2016年第5期52-55,共4页
提出一种通过提取词向量,并利用机器学习对新闻文本进行分类的方法。首先,通过对预先收集好的新闻语料进行分析,获取到词的向量表示形式;然后通过新闻中的一些关键词提取出新闻的关键句;最后把词向量和关键句当中的关键词词性作为组合特...
提出一种通过提取词向量,并利用机器学习对新闻文本进行分类的方法。首先,通过对预先收集好的新闻语料进行分析,获取到词的向量表示形式;然后通过新闻中的一些关键词提取出新闻的关键句;最后把词向量和关键句当中的关键词词性作为组合特征,采用SVM算法进行分类,得到新闻的倾向性类别。实验表明,基于组合特征的SVM文本分类方法具有较高的F值。
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关键词
新闻倾向性分析
SVM
词向量
词性特征
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职称材料
题名
基于SVM和词向量的Web新闻倾向性分析
被引量:
1
1
作者
肖宇伦
欧阳纯萍
刘志明
机构
南华大学计算机科学与技术学院
出处
《现代计算机(中旬刊)》
2016年第5期52-55,共4页
基金
湖南省哲学社会科学基金(No.14YBA335)
文摘
提出一种通过提取词向量,并利用机器学习对新闻文本进行分类的方法。首先,通过对预先收集好的新闻语料进行分析,获取到词的向量表示形式;然后通过新闻中的一些关键词提取出新闻的关键句;最后把词向量和关键句当中的关键词词性作为组合特征,采用SVM算法进行分类,得到新闻的倾向性类别。实验表明,基于组合特征的SVM文本分类方法具有较高的F值。
关键词
新闻倾向性分析
SVM
词向量
词性特征
Keywords
News Sentiment Analysis
SVM
Word Embedding
Part-of-Speech Feature
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM和词向量的Web新闻倾向性分析
肖宇伦
欧阳纯萍
刘志明
《现代计算机(中旬刊)》
2016
1
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