短文本特征的组合加权方法

作者：谭有新; 滕少华^*

来源：广东工业大学学报, 2020, 37(05): 51-61.

• 情感分析
• 特征选择
• 组合加权

文本情感分析是自然语言处理的典型任务,但是现有情感分析正确率不高,其中词的特征化是一个重要原因。本文提出了一种短文本特征的组合加权方法(a Combined Weighting method for Short Text Features,CWSTF),可以有效提高情感分析正确率。CWSTF方法以随机森林为基础评估特征对于情感的贡献度并排序,进而依排序来进行特征选择。然后考虑特征在文档中的重要性TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency),以特征在文档中的重要性和情感贡献度确定该特征的权重。最后,用支持向量SVM(Support Vector Machine)、朴素贝叶斯NB(Naive Bayes)、最大熵ME(Maximum Entropy)、K最近邻KNN(K-Nearest Neighbor)等分类器进行比较实验,实验结果表明采用本文方法处理的特征,比其余方法能有效提高情感分类正确率。

• 单位
  广东工业大学