【摘 要】
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针对由微博短文本特征规模大、自身特征较少等特点导致的数据稀疏性,提出一种基于特征簇的微博情感分类方法.提出的分类方法以大规模语料库为基础,利用word2vec模型学习词语
【机 构】
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广东外语外贸大学思科信息学院,广州510006广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广州510006;广东外语外贸大学思科信息学院,广州,510006;广东外语外贸大学财务处,广州,510420;
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针对由微博短文本特征规模大、自身特征较少等特点导致的数据稀疏性,提出一种基于特征簇的微博情感分类方法.提出的分类方法以大规模语料库为基础,利用word2vec模型学习词语之间潜在的语义关联,将单个词语表示成多维向量的形式;结合情感词典,提取出微博文本的情感特征集,在基于词向量计算词语相似度方法的基础上,将情感特征合并为特征簇,以此构造低维的文本向量;最后利用机器学习算法,构建情感分类器,实现微博短文本的情感分类.实验结果表明,本文提出的方法对情感特征的降维是可行和有效的,并且取得很好的情感分类效果.
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