一种半监督学习的中文微博主观句识别方法

方圆; 陈锻生; 吴扬扬

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一种半监督学习的中文微博主观句识别方法

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微博中的主观句包含着人们对事物的态度、倾向等信息.微博本身字数的限制和语言结构的自由,使得在微博中发现主观句面临着许多困难.借鉴传统文本处理使用的词性和情感词典两类特征,通过AdaBoost方法选择并组合分类器.对于已标注数据比例较小的数据集,为了进一步提升分类器的性能,尝试着通过Bootstrapping过程迭代重构分类器,也就是不断地通过已有的分类器标注未标注数据集中的可信句子,并加入已标注数据集中,再重新训练分类器.实验结果表明,Bootstrapping的引入不仅能够提升分类器的F值,而且能减少分类器所携带的特征的数量,使集成分类器的精度和速度均有显著提高.

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来源
《计算机应用研究》 |2014年第7期|2035-2039|共5页
作者
方圆; 陈锻生; 吴扬扬;
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作者单位

国立华侨大学计算机科学与技术学院;

福建厦门361021;

国立华侨大学计算机科学与技术学院;

福建厦门361021;

国立华侨大学计算机科学与技术学院;

福建厦门361021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
微博; 主观句; 词性; AdaBoost; Bootstrapping;

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