基于多粒度计算和多准则融合的情感分类 (2015年)

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文件名称：基于多粒度计算和多准则融合的情感分类 (2015年)
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更新时间：2021-05-25 09:34:22
自然科学 论文 随着在线用户生成内容的激增,无监督情感分类方法有着广泛应用前景。现有基于情感词的无监督情感分类方法没有考虑句子类型和句间关系对情感分类的影响,分类效果较差;基于自学习的无监督情感分类方法在生成伪标注数据集时,又会引入较多错误。针对上述问题,该文提出了一种基于多粒度计算和多准则融合的无监督情感分类方法。该方法通过多粒度计算,提高现有基于情感词的无监督情感分类精度;同时通过多准则融合来减少伪标注数据错误率。在 3 个真实中文数据集上的实验结果表明:与现有无监督情感分类方法相比,该方法平均提高了 6.5%的分类