【摘 要】
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为了提高情感文本分类的准确率,对英文情感文本不同的预处理方式进行了研究,同时提出了一种改进的卡方统计量（CHI）特征提取算法。卡方统计量是一种有效的特征选择方法,但分析发
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(61432004);安徽省自然科学基金资助项目(1508085QF119);中国博士后基金资助项目(2015M580532);模式识别国家重点实验室开放课题资助项目(201407345)
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为了提高情感文本分类的准确率,对英文情感文本不同的预处理方式进行了研究,同时提出了一种改进的卡方统计量（CHI）特征提取算法。卡方统计量是一种有效的特征选择方法,但分析发现存在负相关现象和倾向于选择低频特征词的问题。为了克服不足之处,在考虑到词频、集中度和分散度等因素的基础上,考虑文本的长短不均衡和特征词分布,对词频进行归一化,提出了一种改进的卡方统计量特征提取算法。利用经典朴素贝叶斯和支持向量机分类算法在均衡语料、非均衡语料和混合长短文本语料上实验,实验结果表明：新的方法提高了情感文本分类的准确率。
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