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.
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