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一种基于样本空间动态划分的中文情感识别方法
引用本文:刘 智,杨宗凯,刘三女牙,铁 璐.一种基于样本空间动态划分的中文情感识别方法[J].计算机应用研究,2013,30(5):1443-1447.
作者姓名:刘 智  杨宗凯  刘三女牙  铁 璐
作者单位:华中师范大学 国家数字化学习工程技术研究中心, 武汉 430079
基金项目:国家“核高基”重大专项基金资助项目(2010ZX01045-001-005); 国家“十二五”科技支撑计划资助项目(2011BAK08B03); 国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-11-0654); 华中师范大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(CCNU09A02006)
摘    要:为了提高中文文本情感识别的精度, 从集成学习的角度出发, 提出了一种基于样本空间动态划分的机制构建文本情感分类器。该算法充分利用训练样本空间内的鉴别信息, 通过引入核平滑方法对样本空间进行自适应划分, 形成若干个具有差异性的多粒度样本子集, 然后分别在每个子集上构造基分类器, 最后将所有基分类器的输出进行融合以产生最终的预测结果。实验结果表明, 该算法在查准率和查全率等方面均优于Bagging、AdaBoost等算法, 并且在大规模样本集的情感识别中具有良好的应用前景。

关 键 词:文本情感识别    样本子空间    动态划分    集成分类模型    核平滑

Dynamic partition mechanism in sample space for sentimentrecognition of Chinese texts
LIU Zhi,YANG Zong-kai,LIU San-y,TIE Lu.Dynamic partition mechanism in sample space for sentimentrecognition of Chinese texts[J].Application Research of Computers,2013,30(5):1443-1447.
Authors:LIU Zhi  YANG Zong-kai  LIU San-y  TIE Lu
Affiliation:National Engineering Research Center for E-Learning, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China
Abstract:To improve the performance of sentiment recognition for Chinese texts, this paper proposed a dynamic partition mechanism based on sample space to build the sentiment classifier in terms of ensemble learning method. Firstly, it utilized a kernel smoothing method to adaptively divide the sample space into several multi-granularity sample subsets. Then, it trained a base classifier on each subset by a learning algorithm. Finally, it combined the outputs from all base classifiers to form a final recognition result. To evaluate the method, the experiment was conducted on a Chinese benchmark dataset. The results indicate that the method is better than Bagging and AdaBoost algorithm in both precision and recall rate. Furthermore, it has a good application prospect in Chinese sentiment recognition for plenty of samples.
Keywords:text sentiment recognition  sample subspace  dynamic partitioning  ensemble classification model  kernel smoo-thing
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