新闻报道文本的情感倾向性研究

被引：14

作者：

昝红英 ^{[1
]}

郭明 ^{[1
]}

柴玉梅 ^{[1
]}

吴云芳 ^{[2
]}

机构：

[1] 郑州大学信息工程学院

[2] 北京大学计算语言学研究所

来源：

计算机工程 | 2010年 / 36卷 / 15期

关键词：

机器学习; 特征选择; 特征权重; 支持向量机;

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：

将机器学习中的经典分类方法与规则方法相结合,用以分析新闻语音文本的情感倾向,并判断其强弱。通过支持向量机分类器来研究特征选择方法及特征权重计算方法的组合对实验结果的影响。在实验过程中发现适当的结合规则后,实验结果在不同程度上都有了提高,在KNN和Bayes分类器上做了对比实验,结果证实该方法的普适性。

引用

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页数：3

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