张玲玲
- 作品数：2 被引量：14H指数：2
- 供职机构：北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于句法分析和属性概率权重的跨语言情感分类算法被引量：3
- 2015年
- 在篇章级情感分类研究方法中,算法常仅考虑情感的分布信息,忽略情感知识的语义信息,影响跨语言情感分类的准确率.针对上述问题,文中提出基于句法分析和属性概率权重的跨语言情感分类算法.首先,通过句法分析得到表征词语之间关系的依赖对,再将依赖对翻译到目标语言.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将类别属性的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类方法中,实现新的分类方法.使用带标签的英文分类数据集作为训练语料,标准中文数据集作为测试语料进行实验,结果表明文中算法的有效性.
- 张玲玲冀俊忠贝飞吴晨生
- 关键词：跨语言情感分析朴素贝叶斯
- 基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法被引量：11
- 2014年
- 针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题,提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先,通过特征选择的方法,对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中,实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明,提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.
- 冀俊忠张玲玲吴晨生吴金源
- 关键词：朴素贝叶斯文本情感分类信息增益
