面向不良信息的文本情感分类研究

摘要：

文本情感分类可以广泛应用于信息过滤、民情民意调查分析以及聊天系统等方面。本文提出了一种词类+潜在语义分析混合的特征抽取方法。首先,去除低频特征,选择动词、形容词和副词作为候选特征,然后采用潜在语义分析技术将文本映射到潜在语义空间以获得文本的新表示。最后,利用支持向量机对文本进行情感分类。实验结果表明,该方法是可行的。

关键词： 文本情感分类 潜层语义分析 信息增益 权重计算 信息过滤 特征抽取

作者: 高金莉 王素格

作者单位: 山西大学数学科学学院 太原 030006 山西大学数学科学学院 太原 030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 太原 030006

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)

会议地点: 石家庄

会议语种:中文

页码: 179-182

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）