【摘 要】
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为了提高中文文本情感识别的精度,从集成学习的角度出发,提出了一种基于样本空间动态划分的机制构建文本情感分类器.该算法充分利用训练样本空间内的鉴别信息,通过引入核平滑
【机 构】
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华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
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为了提高中文文本情感识别的精度,从集成学习的角度出发,提出了一种基于样本空间动态划分的机制构建文本情感分类器.该算法充分利用训练样本空间内的鉴别信息,通过引入核平滑方法对样本空间进行自适应划分,形成若干个具有差异性的多粒度样本子集,然后分别在每个子集上构造基分类器,最后将所有基分类器的输出进行融合以产生最终的预测结果.实验结果表明,该算法在查准率和查全率等方面均优于Bagging、AdaBoost等算法,并且在大规模样本集的情感识别中具有良好的应用前景.
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