【摘 要】
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针对非平衡网络景点评论的文本情感倾向性分类问题,本文在数据层面上采用了SMOTE算法,使样本数据的分布达到平衡,并分别结合SVM算法和随机森林算法对其进行分类.实验结果表明,SMOTE方法对于不同分类算法在非平衡数据集上的应用是有效的,并且RF+SMOTE的分类效果比SVM+SMOTE的好.
【机 构】
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厦门大学航空航天学院,福建厦门361005
【出 处】
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全国冶金企业自动化、信息化技术论坛暨全国冶金自动化信息网2016年年会
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针对非平衡网络景点评论的文本情感倾向性分类问题,本文在数据层面上采用了SMOTE算法,使样本数据的分布达到平衡,并分别结合SVM算法和随机森林算法对其进行分类.实验结果表明,SMOTE方法对于不同分类算法在非平衡数据集上的应用是有效的,并且RF+SMOTE的分类效果比SVM+SMOTE的好.
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