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文檔簡(jiǎn)介
1、近些年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展人們?cè)絹?lái)越習(xí)慣于在網(wǎng)絡(luò)上表達(dá)自己的觀點(diǎn)與情感。為了自動(dòng)分析這些主觀性文本,情感分析在自然語(yǔ)言處理研究領(lǐng)域得到了很大的關(guān)注。其中,文本情感分類(lèi)是情感分析中研究最廣泛的一個(gè)基本任務(wù)。然而,大部分已有的研究都假設(shè)在情感分類(lèi)中,參與分類(lèi)的正負(fù)類(lèi)樣本是平衡的,該假設(shè)和實(shí)際情況并不相符。在實(shí)際收集的產(chǎn)品評(píng)論語(yǔ)料中,我們發(fā)現(xiàn)正、負(fù)類(lèi)樣本的數(shù)目差距很大。樣本分布的不平衡往往會(huì)使傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法在分類(lèi)過(guò)程中嚴(yán)重偏向多樣本類(lèi)
2、別,從而使分類(lèi)的性能急劇下降。因此,不平衡數(shù)據(jù)的情感分類(lèi)問(wèn)題是一個(gè)迫切需要解決的實(shí)際問(wèn)題。本文主要針對(duì)情感文本分類(lèi)中的不平衡問(wèn)題,開(kāi)展了以下幾方面的研究?jī)?nèi)容:
首先,本文提出了一種基于樣本集成的方法用于不平衡情感分類(lèi)問(wèn)題中。在基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的不平衡分類(lèi)中,欠采樣是一種常用的解決不平衡問(wèn)題的方法。但是欠采樣技術(shù)的一個(gè)很大的缺點(diǎn)是無(wú)法充分利用多類(lèi)樣本。因此,為了充分利用多類(lèi)樣本中的信息,我們通過(guò)在多類(lèi)樣本中進(jìn)行多次欠采樣的方式和
3、少類(lèi)樣本一起構(gòu)建基于樣本集成學(xué)習(xí)的融合算法以解決情感分類(lèi)中的不平衡問(wèn)題,同時(shí)我們提出基于分類(lèi)算法集成學(xué)習(xí)的方式來(lái)提高集成學(xué)習(xí)中基分類(lèi)器的差異性,從而提高分類(lèi)器融合的分類(lèi)性能。
其次,本文提出了一種基于中心向量的分類(lèi)方法用于不平衡情感分類(lèi)問(wèn)題中。在情感分類(lèi)建模時(shí),用于表示文本的特征空間的維度非常高,而且每個(gè)特征向量的有效數(shù)據(jù)非常稀疏。因此,在不平衡情感分類(lèi)中,除了存在樣本不平衡問(wèn)題外,在正負(fù)類(lèi)中特征的分布也是非常不平衡。本文
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