【摘 要】
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传统的特征选择方法在面对不平衡文本情感倾向性分类时会有很大的局限性,这种局限性主要体现在特征维数过高、特征过于稀疏和特征分布不平衡,这会使得分类的准确度大幅度下降
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,计算智能重庆市重点实验室（重庆邮电大学）
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0832100,2018YFC0832102);国家自然科学基金资助项目(61533020,61751312,61309014);重庆市基础科学与前沿技术研究专项(cstc2017jcyjAX0408)~~
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传统的特征选择方法在面对不平衡文本情感倾向性分类时会有很大的局限性,这种局限性主要体现在特征维数过高、特征过于稀疏和特征分布不平衡,这会使得分类的准确度大幅度下降。根据不平衡文本情感特征分布的特点,结合三支决策的思想,提出了一种面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法(TWD-FS)。该方法将两种有监督特征选择方法相结合,将选择出的特征词进一步筛选,使得最终选择出的特征词同时满足类间离散度最大和类内离散度最小的特点,有效地减少了特征词的数量,降低了特征维度;此外,通过组合正负类情感特征,缓解了情感特征
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