【摘 要】
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文本情感分析是自然语言处理的重要部分,但现有的文本情感分析方法均有其不足.为了使各个方法进行互补,提出了一种融合改进Stacking与规则的文本情感分析方法 Stacking-I.该方法在Stacking集成算法的基础上进行改进,融合了两种主流的情感分析方法:文本规则方法和机器学习方法.在不同的3组网络评论文本上进行实验,证明该方法在网络评论文本情感分析实验中表现良好且有较高的准确率,其准确率高于传统机器学习方法、其它集成算法以及深度学习方法,最高可达91.700%,并且在不同数据量的基础上,通过大量实验
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
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文本情感分析是自然语言处理的重要部分,但现有的文本情感分析方法均有其不足.为了使各个方法进行互补,提出了一种融合改进Stacking与规则的文本情感分析方法 Stacking-I.该方法在Stacking集成算法的基础上进行改进,融合了两种主流的情感分析方法:文本规则方法和机器学习方法.在不同的3组网络评论文本上进行实验,证明该方法在网络评论文本情感分析实验中表现良好且有较高的准确率,其准确率高于传统机器学习方法、其它集成算法以及深度学习方法,最高可达91.700%,并且在不同数据量的基础上,通过大量实验
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