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于海燕

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：中国计量大学更多>>
发文基金：浙江省自然科学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>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇学习机
  • 2篇情感分类
  • 2篇超限
  • 1篇语言处理
  • 1篇中文
  • 1篇中文文本
  • 1篇子群
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇文本
  • 1篇文本信息
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化

机构

  • 2篇中国计量大学

作者

  • 2篇于海燕
  • 1篇陈丽如
  • 1篇郑文斌

传媒

  • 1篇中国计量学院...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于核超限学习机的中文文本情感分类被引量：2
2016年
针对传统情感分类算法存在的参数学习困难及分类性能较低等问题,提出了一种基于核超限学习机的中文文本情感分类方法.首先通过信息增益对训练数据进行特征选择以降低输入维数,然后通过构建基于小波核超限学习机的分类器实现对中文文本的情感分类.实验结果表明,新方法参数学习容易,且其文本情感分类性能通常优于支持向量机和朴素贝叶斯.
于海燕陈丽如郑文斌
关键词：情感分类中文文本
基于知识嵌入的情感分类研究
随着电子商务、社交平台的兴起，网上的评论文本急剧膨胀。如何自动分析这些海量的评论文本信息，是自然语言处理领域的一大挑战。情感分类是分析这些主观性文本信息的有力手段。情感分类在商业决策、信息检索、信息安全等方面有着重要的应...
于海燕
关键词：情感分类自然语言处理粒子群优化
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