【摘 要】
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提出了一种主观性文本分析方法。方法采用多种不同策略表示文本，使用特征选择算法消除不相关特征及冗余特征后，训练SVM对文本按主观性和客观性进行分类。采用的特征选择算法以S
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,三峡大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目支持(资助号:60875009)
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提出了一种主观性文本分析方法。方法采用多种不同策略表示文本，使用特征选择算法消除不相关特征及冗余特征后，训练SVM对文本按主观性和客观性进行分类。采用的特征选择算法以Simba为基础，通过实验对其迭代和相似度计算方法进行了改进，克服了在实际应用中出现的不稳定性问题。分别在中英文语料上进行了实验，结果表明该方法在实验语料上的性能优于已有方法。
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