《表2 情感分类对比实验Tab.2 Comparative experiments of sentiment classification》

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《扩展语义相似情感词的文本情感分类方法》


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为了评估扩展语义相似情感词、引入词语间的统计特征和采用Adaboost分类模型的方法的整体效果，本实验在酒店、手机评论两个语料上与SCCR方法[14-17]进行对比.SCCR方法对中文在线评论进行情感分类，分类效果较好，可比性较强.实验选择NVAA作为初始特征，使用中文维基百科语料训练Word2vec生成词嵌入，词嵌入维度为200维.对于每一条评论，应用词嵌入计算其他词语与NVAA中每个词语的语义相似度，将相似度大于一定阈值的词语添加进NVAA特征集扩充情感语义特征，阈值的取值范围为0～1，以0.05为间隔循环设置阈值，最终选取使得准确率最高的阈值.把扩充后的特征集作为最终特征集，利用引入词语间统计信息的特征降维方法DF-TF进行特征降维，采用布尔权重，将评论集表示成特征-评论的向量空间模型，最后采用由弱分类器加权集成的Adaboost分类模型进行情感分类.表2为情感分类对比实验.

图表编号XD002948100    严禁用于非法目的
绘制时间2018.11.01
作者罗森林、毛焱颖、潘丽敏、陈倩柔、魏超
绘制单位北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心、北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心、北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心、北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心、北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
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