多级中文文本情感分类算法研究

针对文本情感分类准确率不高的问题,提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维,在约简向量集上构建向量空间模型,根据模型之间的差异度设计VSM分类器,筛选出与测试文档差异度较小的R个模型作为核Fisher判别的输入,最终判别出文档的情感观点。实验结果表明:该方法比传统支持向量机有较高的分类准确率和较快的分类速度,权重特征和词性特征对分类准确率的影响较大。     

Mixed-Fisher特征云模型聚类在文本情感分类中的应用

海量网络信息的出现,使得提取文本信息情感观点成为研究的热点。针对文本情感分类中文本信息模糊及分类准确率低的问题,提出了一种基于Mixed-Fisher特征选择的文本云向量模型聚类算法。该算法首先分别计算文档中各个词性特征项的Fisher判别比,根据Fisher判别比越大特征向量判别性越强的Fisher准则,选择Fisher比值较大的前q个特征,并按照词性进行组合生成文档的Mixed-Fisher特征向量。然后在Mixed-Fisher特征向量集上构建文档的云向量模型,根据云向量模型间的差异度对模型进行聚类和合并。将该算法应用于文本情感观点的分类,选择核Fisher判别技术用于最终文本观点的判定。仿真实验结果表明,基于Mixed-Fisher特征的云向量聚类模型的分类准确率明显优于传统向量空间模型,从而验证了核Fisher判别技术的有效性。     

基于机器学习的剧本角色情感识别研究

针对DataFountain平台举办竞赛所提供的剧本角色情感数据集,采用中文分词、去停用词和绘制词云图等工具对数据进行预处理,利用词频-逆向文档频率(TF-IDF)算法提取文本特征,分别建立了基于支持向量机和朴素贝叶斯算法的机器学习分类识别模型。将建立的新模型应用于剧本角色情感的识别和分析研究,结果表明,朴素贝叶斯分类模型的识别效果要优于支持向量机分类模型;并且,当拉普拉斯平滑系数α=0.2时,朴素贝叶斯算法的分类准确率接近于80%。     

一种基于语义距离的Web评论SVM情感分类方法

情感倾向分析本质上可以看作是一个情感极性分类问题。在海量数据处理的大背景下,为了提高文本情感判断的准确率,提出了一种结合潜在语义分析LSA(Latent Semantic Analysis)和支持向量机SVM(Supported Vector Machine)的文本褒贬情感倾向分类方法。从语义的角度利用潜在语义分析方法建立"词-文档"的语义距离向量空间模型,然后使用具有良好分类精度和泛化能力的支持向量机进行情感分类。实验结果表明,该方法在句子简短、情感倾向比较明显的Web评论中的准确率较传统的SVM方法有了一定的提高,在测试集上的分类准确率接近88%。     

基于改进果蝇优化算法的投诉举报文本分类

为解决投诉举报文本分类困难这一问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的文本分类方法.针对果蝇优化算法存在的搜索半径相对固定、种群多样性低等问题,对算法进行改进;采用支持向量机建立文本分类模型,利用改进后的果蝇优化算法对支持向量机的参数进行动态寻优,以此提高模型的分类精度.实验结果表明,该文本分类方法的准确率和召回率相比于文...     

基于改进PSO的SVM文本分类研究

提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出改进PSO算法,该算法可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择,对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。     

基于主动学习支持向量机的文本分类

提出基于主动学习支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型（VSM）对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。     

基于核方法的Web挖掘研究

基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和捕获文本语义概念．利用核主成分分析和支持向量机。提出一种通过约简文本数据维数抽取语义概念、基于语义概念进行文本分类的新方法．首先将文档映射到高维线性特征空间消除非线性特征，然后在映射空间中通过主成分分析消除变量之间的相关性，实现降维和语义概念抽取，得到文档的语义概念空间，最后在语义概念空间中采用支持向量机进行分类．通过新定义的核函数，不必显式实现到语义概念空间的映射，可在原始文档向量空间中直接实现基于语义概念的分类．利用核化的GHA方法自适应迭代求解核矩阵的特征向量和特征值，适于求解大规模的文本分类问题．试验结果表明该方法对于改进文本分类的性能具有较好的效果．     

基于图核算法的文本分类

在文本分类研究中,向量空间模型具有表示形式简单的特点,但只能表示特征词的词频信息而忽视了特征词间的结构信息和语义语序信息,所以可能导致不同文档被表示为相同向量。针对这种问题,本文采用图结构模型表示文本,把文本表示成一个有向图（简称文本图）,可有效解决结构化信息缺失的问题。本文将图核技术应用于文本分类,提出适用于文本图之间的相似度计算的图核算法--间隔通路核,然后利用支持向量机对文本进行分类。在文本集上的实验结果表明：与向量空间模型相比,间隔通路核相比于其他核函数的分类准确率更高,所以间隔通路核是一种很好的图结构相似性计算算法,能广泛应用于文本分类中。     

基于超球支持向量机的多主题文本分类算法

针时标准支持向量机多分类算法不能解决多主题文本分类问题,提出了一种基于超球支持向量机的多主题文本分类算法.该算法用超球支持向量机训练得到每个超球,计算待分类文本到每个超球球心的距离,依据距离得到隶属度向量,最后根据隶属度向量判定该文本所属的主题.实验结果表明,该算法具有更好的召回率,准确率和F1值.