北京市教育委员会科技发展计划面上项目(KM201210005024)
- 作品数：2 被引量：26H指数：2
- 相关作者：赖英旭李玉鑑杨震段立娟许昕更多>>
- 相关机构：北京工业大学更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金国家软科学研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于上下文重构的短文本情感极性判别研究被引量：22
- 2012年
- 文本对象所固有的多义性,面对短文本特征稀疏和上下文缺失的情况,现有处理方法无法明辨语义,形成了底层特征和高层表达之间巨大的语义鸿沟.本文尝试借由时间、空间、联系等要素挖掘文本间隐含的关联关系,重构文本上下文范畴,提升情感极性分类性能.具体做法对应一个两阶段处理过程:1)基于短文本的内在联系将其初步重组成上下文(领域);2)将待处理短文本归入适合的上下文(领域)进行深入处理.首先给出了基于NaiveBayes分类器的短文本情感极性分类基本框架,揭示出上下文(领域)范畴差异对分类性能的影响.接下来讨论了基于领域归属划分的文本情感极性分类增强方法,并将领域的概念扩展为上下文关系,提出了基于特殊上下文关系的文本情感极性判别方法.同时为了解决由于信息缺失所造成的上下文重组困难,给出基于遗传算法的任意上下文重组方案.理论分析表明,满足限制条件的前提下,基于上下文重构的情感极性判别方法能够同时降低抽样误差(Sample error)和近似误差(Approximation error).真实数据集上的实验结果也验证了理论分析的结论.
- 杨震赖英旭段立娟李玉鑑
- 关键词：舆情分析情感计算误差分析
- 邮件网络协同过滤机制研究被引量：4
- 2012年
- 基于Enron邮件集合探索真实邮件网络,揭示出邮件网络的无标度特性和有限小世界特性.在此基础上,依据用户间交互强度设计出垃圾邮件协同过滤机制,通过调整参数λ,用户可以决定主要是依靠自己还是其他用户协同进行垃圾信息过滤.算法即使在没有对用户个人阅读习惯充分训练的情况下,也可以通过基于交互强度的网络协同方式实现良好过滤.同时为了解决Enron数据集缺乏标注的情况,基于训练样本集W和测试样本集T独立同分布的假设,利用改进的EM(Expectation maximization)算法最小化W∪T集合上风险函数,给出了未知样本的一个良好标注.真实数据上的实验表明,同单机过滤和集成过滤方法相比,协同过滤能够提高平均过滤精度且方法简单易行.
- 杨震赖英旭段立娟李玉鑑许昕
- 关键词：文本分类邮件过滤协同过滤
