基于主动学习的SVM维吾尔语情感分析研究

被引：15

作者：

李响 ^{[1
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吐尔根依布拉音 ^{[1
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卡哈尔江阿比的热西提 ^{[1
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买合木提买买提 ^{[1
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机构：

[1] 新疆大学信息科学与工程学院

[2] 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室

来源：

新疆大学学报(自然科学版) | 2015年 / 32卷 / 04期

关键词：

维吾尔语; 情感分析; SVM; 主动学习;

D O I：

10.13568/j.cnki.651094.2015.04.010

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

在维吾尔语网站和信息平台不断完善的同时,较大规模的带有个人情感的言论也逐渐增多,尤其是微博语料中的情感文本具有很大的现实意义.然而标注语料是一件耗费人力很大的工作.本文在少量已标注语料的基础上针对SVM模型,提出了一种维吾尔语情感分类主动学习方法,加入了聚类代表性、样本差异性、分类不确定性三种策略,实现主动学习的维吾尔语情感分析.实验结果表明,主动学习在维吾尔语情感分类中的有效性,减少了人工标注的工作量,使得情感分类变得更省时省力,也略微提高了SVM的准确率.

引用

页码：447 / 452

页数：6

共 12 条

[1]

基于主动学习的情感分类方法研究 [D].