【摘 要】
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情感分类是一项具有实用价值的分类技术。目前英语和汉语的情感分类的研究比较多,而针对维吾尔语的研究较少。以n-gram模型作为不同的文本表示特征,以互信息、信息增益、CHI
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60963017,No.60963018）, 国家社科基金资助项目（No.10BTQ045）
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情感分类是一项具有实用价值的分类技术。目前英语和汉语的情感分类的研究比较多,而针对维吾尔语的研究较少。以n-gram模型作为不同的文本表示特征,以互信息、信息增益、CHI统计量和文档频率作为不同的特征选择方法,选择不同的特征数量,以NaǐveBayes、ME（最大熵）和SVM（支持向量机）作为不同的文本分类方法,分别进行了维吾尔语情感分类实验,并对实验结果进行了比较,结果表明：采用UniGrams特征表示方法、在5000个特征数量和合适的特征选择函数,ME和SVM对维吾尔语情感分类能取得较好的效果。
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