【摘 要】
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针对传统监督分类方法不能很好地处理不同领域中服从不同分布的数据这一问题进行了研究,提出了一种基于可信标签扩展传递的半监督分类算法。情感种子词与目标领域待标注词之
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然基金资助项目（61373148）, 国家社科基金资助项目（12BXW040）, 国家教育部人文社科基金资助项目（14YJC860042）, 山东省自然科学基金资助项目（ZR2012FM038,ZR2014FL010）, 山东省优秀中青年科学家奖励基金资助项目（BS2013DX033）, 山东省高等学校科技计划资助项目（J12LN21）, 山东省社科规划项目（12BXWJ01）
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针对传统监督分类方法不能很好地处理不同领域中服从不同分布的数据这一问题进行了研究,提出了一种基于可信标签扩展传递的半监督分类算法。情感种子词与目标领域待标注词之间按照相似度进行标签传递,将具有可信标签的词迭代移入情感种子词集实现扩展,结合目标领域词的先验情感分计算出最终情感分,从而有效地实现跨领域倾向性分析。实验表明,该方法能够大幅度提高跨领域情感分析的准确率。
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