【摘 要】
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为了克服传统的CHI统计方法存在特征项出现频率与类别负相关的情况和某一个特征项存在于某一个文本中的概率问题,针对传统的CHI统计方法引入了负相关判定、频度等重要因素进行了改进,并结合语义相似度的计算方法对TF-IDF算法进行了优化,在WEKA软件上采用了KNN(K-nearest neighbor)分类器和支持向量机(SVM)分类器分别对微博情感语料进行分类,该实验结果表明,新方法在文本分类的准确
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472049),吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(2014132).
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为了克服传统的CHI统计方法存在特征项出现频率与类别负相关的情况和某一个特征项存在于某一个文本中的概率问题,针对传统的CHI统计方法引入了负相关判定、频度等重要因素进行了改进,并结合语义相似度的计算方法对TF-IDF算法进行了优化,在WEKA软件上采用了KNN(K-nearest neighbor)分类器和支持向量机(SVM)分类器分别对微博情感语料进行分类,该实验结果表明,新方法在文本分类的准确性上有明显的提高。
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