中文多类别情感分类模型中特征选择方法

游凤芹; 钟芳; 周展

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商品评论信息的情感分析,可作为人们推荐商品和选择商品的一个重要手段。特征选择在情感分类中能够删除一些不必要的候选特征,从而提高分类效率、减小误差。为了考察中文语言和多类别情感分类环境下特征选择方法的效果,为情感分析多分类研究选取合适的特征选择方法,对特征选择进行了对比研究。在朴素贝叶斯多类分类器中,对中文描述的关于手机的五种星级评论数据集进行情感分类,选取文档频率、信息增益、互信息和卡方统计四种常用特征选择方式进行了对比实验和分析。实验结果表明,信息增益能够在特征维数特别小的情况下获得很好的性能,卡方统计能够获得普遍较好的性能,文档频率因为计算简单也能成为一种不错的选择,而互信息通常情况下不是一个好的选择。

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来源
《计算机应用》 |2016年第a02期|242-246|共5页
作者
游凤芹; 钟芳; 周展;
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作者单位

中国电子科技集团公司第二十八研究所;

东南大学计算机科学与工程学院;

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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
特征选择; 多类别情感分析; 中文商品评论; 自然语言处理; 文本分类;

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