基于松弛策略的文本层次分类方法

为了进一步提高文本层次分类的性能,在传统层次分类方法的基础上融入了松弛策略思想,在构造层次结构的过程中,该方法推迟了不确定类别的节点判定,直到可以明确所属类别,大大降低了高层节点分类错误对低层节点分类性能的影响,即"阻滞"问题的有效缓解.实验结果表明:松弛策略思想可以构建更加合理的层次结构,并进一步提高了分类的性能;相对于支持向量机等其他分类方法,在时间性能上更加高效,对于大规模文本分类任务而言具有重要意义.     

基于特征扩展与深度学习的短文本情感判定方法

针对中文短文本信息量少、特征稀疏等特点,面向微博短文本进行情感分类研究,为了更好地提取短文本情感特征,从评论转发等上下文内容中挖掘具有语义递进关系的语料对原文本进行扩展,并抽取具有潜在感情色彩的特征词,采用Word2vec计算词语相似度以进行候选特征词扩展,最后引入深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)对候选特征词进行深度自适应学习。在COAE(Chinese Opinion Analysis Evaluation)2015任务评测数据集上的实验表明,该方法能够有效地缓解短文本特征稀疏问题,并且能够较为准确地挖掘情感特征,提高情感分类的准确率。