基于非完备信息系统的评价对象情感聚类

被引：2

作者：

王素格 ^{[1
,2
]}

尹学倩 ^{[3
]}

李茹 ^{[1
,2
]}

张杰 ^{[3
]}

吕云云 ^{[1
]}

机构：

[1] 山西大学计算机与信息技术学院

[2] 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室

[3] 山西大学数学科学学院

来源：

中文信息学报 | 2012年 / 04期

关键词：

非完备信息系统; 评价对象; 本体; 特征降维; 聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

该文利用领域本体对产品评论文本中的评价对象进行抽取和整合,在此基础上,建立产品性能的非完备信息系统,将特征的情感倾向寓于特征的权重计算之中。对非完备信息系统,给出了基于差别矩阵的启发式特征约简方法,通过特征降维处理,达到了减少特征的冗余度和数据稀疏性的目的。对降维后的非完备信息系统采用K-Means聚类算法,实现了评价对象情感聚类。为了验证该文提出方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,实验结果表明,在对特征进行一定程度的降维后,仍表现出较好的聚类效果。

引用

页码：98 / 102+108 +108

页数：6

共 14 条

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