基于多特征融合的跨域情感分类模型研究

[目的 /意义]跨领域情感分类仍是亟需重点研究的问题之一。[方法 /过程]借助情感无关词,通过谱聚类算法构建源领域与目标领域的跨域情感特征词簇,将谱聚类得到的情感词特征与位置特征、关键词特征、词性特征融入逻辑回归分类算法中,实现基于多特征融合的跨领域情感分类算法;并以用户评论数据进行验证。[结果 /结论 ]研究结果表明,CDFF(Cross Domain pulse Four Factor)算法可有效实现跨域用户的情感分类,为跨领域情感分类研究提供借鉴。...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in知识管理论坛 no. 6; pp. 464 - 470
Main Author 琚春华 邹江波 傅小康
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院文献情报中心 01.12.2016
Subjects
跨域情感分类;多特征融合;谱聚类;迁移学习
迁移学习
谱聚类
跨域情感分类
多特征融合
Online AccessGet full text
ISSN2095-5472
2095-5472

Cover

More Information
Summary:[目的 /意义]跨领域情感分类仍是亟需重点研究的问题之一。[方法 /过程]借助情感无关词,通过谱聚类算法构建源领域与目标领域的跨域情感特征词簇,将谱聚类得到的情感词特征与位置特征、关键词特征、词性特征融入逻辑回归分类算法中,实现基于多特征融合的跨领域情感分类算法;并以用户评论数据进行验证。[结果 /结论 ]研究结果表明,CDFF(Cross Domain pulse Four Factor)算法可有效实现跨域用户的情感分类,为跨领域情感分类研究提供借鉴。
Bibliography:11-6036/C
ISSN:2095-5472
2095-5472