| 基于双重选择策略的跨领域情感倾向性分析 |
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| 引用本文： | 马凤闸,吴江宁,杨光飞.基于双重选择策略的跨领域情感倾向性分析[J].情报学报,2012,31(11). |
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| 作者姓名： | 马凤闸 吴江宁 杨光飞 |
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| 作者单位： | 大连理工大学管理科学与工程学院,大连,116024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 情感倾向性分析旨在识别评论中隐含的情感信息,在产品声誉分析、舆情监控、个性推荐等方面具有广阔的应用前景.在评测消费者对新发布产品的态度时,本产品领域中可供参考的已分类评论数据往往较少,而其他相关领域可能存在大量的已分类的评论数据,利用其他产品已标注的评论数据对新产品进行情感倾向性分析,属于跨领域的情感分类问题.针对这一问题,本文引入迁移学习机制,将经典迁移学习TrAdaBoost算法的样本迁移机制应用于情感倾向性分析,并针对积极类和消极类分类精度不均衡问题提出了改进策略,首先根据评论样本权重进行第一次选择,其次结合分类置信度对评论样本进行第二次选择.实验结果表明,在整体分类精度有所提高的前提下,改进算法的优势在于均衡了积极类和消极类的分类精度,使得分类结果更具实际参考价值.
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| 关 键 词： | 情感倾向性 跨领域 迁移学习 双重选择 |
Cross-domain Sentiment Analysis Based on Double Selection Strategy |
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| Ma Fengzha
,
Wu Jiangnin
,
Yang Guangfei.Cross-domain Sentiment Analysis Based on Double Selection Strategy[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2012,31(11). |
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| Authors: | Ma Fengzha Wu Jiangnin Yang Guangfei |
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