基于情感特征聚类的半监督情感分类

被引：23

作者：

李素科

蒋严冰

机构：

[1] 北京大学软件与微电子学院

来源：

计算机研究与发展 | 2013年 / 12期

关键词：

半监督式学习; 情感特征聚类; 情感分类; 观点挖掘; Web挖掘; 数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.然后使用spectral聚类算法把这些情感特征映射成扩展特征.普通分类特征和扩展特征一起通过训练得到另一个情感分类器.2个分类器再从未标签数据集中选择实例放入到训练集合中,并通过训练得到最终的情感分类器.实验结果表明,在同样的数据集上该方法的情感分类准确度比基于self-learning SVM的方法和基于co-training SVM的方法的情感分类准确度要高.

引用

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