《表3 用于极性分类结果的混淆矩阵》

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《一种基于引文的情感分析方法及其对论文排名指数的影响》

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虽然最初本文的基线假设所有引文句都具有中性极性，但通过监督系统显示出对基线模型的改进。从混淆矩阵中明显可以看出学习算法略微偏向于中性分类，而大多数错误是由于正面和负面引用被认为是中立造成的。这种缺陷也提醒本文要微调分类功能，使系统可以更有效地识别正面和负面引用，同时也告诉本文应该使用更大的数据集来训练系统，这样将会消除对中性极性分类的偏见。