面向半监督情感分类的特征选择方法研究
- 期刊名字:中文信息学报
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- 论文作者:王志昊,王中卿,李寿山,李培峰,施寒潇
- 作者单位:苏州大学计算机科学与技术学院,浙江工商大学计算机与信息工程学院
- 更新时间:2022-04-17
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论文简介
特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法.已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间.同以往研究不一样的是,该文首次探讨半监督情感分类中的特征提取方法,提出一种基于二部图的特征选择方法.该方法首先借助二部图模型来表述文档与单词间的关系;然后,结合小规模标注样本的标签信息和二部图模型,利用标签传播(LP)算法计算每个特征的情感概率;最后,按照特征的情感概率进行排序进而实现特征选择.多个领域的实验结果表明,在半监督情感分类任务中,基于二部图的特征选择方法明显优于随机特征选择,在保证分类效果不下降(甚至提高)的前提下有效降低了特征空间维度.
论文截图
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