基于隐含语义索引的文本情感序列回归方法

传统上,文本情感分析技术仅限于情感分类,即仅局限于简单的将评论分为正面或负面两类。而在实际中,有时更需要将评论进行分级,比如把商品划分为“好”、“中”、“差”、“极差”等若干个级别,以便更准确表达评论者的情感;现有的情感分类方法无法解决评论分级问题。为此,提出了基于潜在语义索引的评论文本情感序列回归方法,首先采用潜在语义索引对评论文本进行特征变换,并在此基础上采用核判别学习序列回归方法进行序列回归,实现对评论文本的情感分级。通过在Movie Reviews数据库的实验,验证了提出方法的有效性。     

基于特征加权的高光谱图像融合分类

在对高光谱图像监督分类中, 传统的监督学习方法对高光谱数据进行分类时需要获取足够的有标记样本作为训练样本, 这样可以有效的避免Hughes效应. 实际情况下的高光谱数据拥有较多的波段和相对较小的训练样本集给传统的遥感图像分类方法带来了挑战. 因此, 提出了一种基于特征组合以及特征加权的高光谱图像分类算法, 针对纹理特征分析难度较大的现实, 利用一阶直方图的统计特征描述图像纹理特征, 通过类内散度矩阵的逆矩阵作为特征加权矩阵构造组合核函数将高光谱光谱特征和空间特征融合起来, 同时利用特征加权的方法用于提高小训练样本的监督分类精度. 实验结果表明, 本文所提的方法对小样本的高光谱数据分类具有良好的效果.