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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. 相似文献
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针对汉语人名识别的难点,基于最大熵算法提出了结合多知识、多模型的识别方法,充分考虑了人名的内部特征(小颗粒特征)和人名的语境信息。论文的主要贡献是:将概率信息赋予最大熵模型,极大提高人名的准确率和召回率;细化了分类模型,将人名识别分成中国人名识别、外国译名识别和单字人名识别;提出动态优先级方法来防止一个外国译名被部分识别为一个或几个中国人名。实验测试数据为1998年1月的人民日报和Sighan(2006)命名实体测试语料。测试结果表明,人民日报(1998-01)的召回率为90.06%,准确率为89.27%;Sighan(MSRA)语料的召回率为95.39%,准确率为96.71%;Sighan(LDC)语料的召回率为87.56%,准确率为91.04%。实验结果证明,提出的人名识别方法是非常有效的。 相似文献
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针对卷积神经网络(CNN)平等地对待输入图像中潜在的对象信息和背景信息,而遥感图像场景又存在许多小对象和背景复杂的问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征变换的尺度注意力网络模型。首先,开发一个快速有效的注意力模块,基于最优特征选择生成注意力图;然后,在ResNet50网络结构的基础上嵌入注意力图,增加多尺度特征融合层,并重新设计全连接层,构成尺度注意力网络;其次,利用预训练模型初始化尺度注意力网络,并使用训练集对模型进行微调;最后,利用微调后的尺度注意力网络对测试集进行分类预测。该方法在实验数据集AID上的分类准确率达到95.72%,与ArcNet方法相比分类准确率提高了2.62个百分点;在实验数据集NWPU-RESISC上分类准确率达到92.25%,与IORN方法相比分类准确率提高了0.95个百分点。实验结果表明,所提方法能够有效提高遥感图像场景分类准确率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(10)
网络产品评论的情感分析对网络用户的日常购买行为有着重要的决策作用,因此,如何利用细粒化的处理方法提高情感分析的准确率,成为了一个热门的研究话题。针对该问题提出一种基于汉语组块分析的情感识别方法,首先依靠汉语组块分析对汽车评论语料进行细粒化的处理并提取情感标签,再结合情感词本体和支持向量机模型对情感标签进行分类,从而实现情感倾向性的判别。实验表明,采用汉语组块分析的情感分类方法相比其他的分类算法平均准确率提高了4%。因此,基于汉语组块分析的情感分类可以降低分类器的输入特征维数,并有效提高分类器的分类性能。 相似文献
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藏文多极情感分类方法是自然语言处理研究中识别用户对某件事或话题的主观情感倾向性识别的研究课题之一.文章分析了藏文多极情感分类方法的特点,对采集的藏文情感语料进行整理校对;提取相关特征,建立情感语料库和情感分类识别模型;再通过大量的实验找出存在的不足,并进行完善,以此提高藏文多极情感数据的准确率.实验表明,优化后的藏文多极情感分类的识别准确率达到84.5%. 相似文献
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针对Word2vec等静态词向量模型对于每个词只有唯一的词向量表示,无法学习在不同上下文中的词汇多义性问题,提出一种基于动态词向量和注意力机制的文本情感分类方法.在大型语料库上利用深度双向语言模型预训练通用词向量;在情感分类任务的训练语料上对向量模型进行微调,得到最终的上下文相关的动态词向量作为输入特征;搭建双向长短期记忆网络模型,并引入注意力机制以提高特征提取的准确性.实验结果表明,该方法在IMDB和Yelp13数据集上的分类准确率分别提高了0.017和0.011. 相似文献