多特征融合的Voting-SRM情感分类研究
中国知网
桂林理工大学
摘要
情感分类是自然语言处理领域的一个核心问题,其目的是判断评论文本的情感极性,并挖掘其蕴含的情感价值信息.为了提取评论文本中潜在的情感信息,提高分类精度,本文提出了多特征融合的Voting-SRM情感分类方法.结合词性特征,语法特征等,提取名词,动词,形容词,副词等特征,然后运用软投票机制,结合随机梯度下降算法、随机森林、神经网络等算法,对已获取评论文本进行极性二分类.本文通过对比实验,验证了该方法的有效性.
关键词
词性标注 二元语法 随机梯度下降 投票机制 情感分类 part-of-speech Bi-gram SGD voting sentiment classification
