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J-GLOBAL ID：201702229126447956   整理番号：17A1786713

特徴重み付け融合によるナイーブBayes感情分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Naive Bayesian algorithm for text sentiment classification based feature weighting integration

著者 (4件)： Ceng Yu (山東師范大学信息科学与工程学院,山東済南 250358;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,山東済南 250358) ,  Liu Peiyu (山東師范大学信息科学与工程学院,山東済南 250358;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,山東済南 250358) ,  Liu Wenfeng (山東師范大学信息科学与工程学院,山東済南 250358;he沢学院計算机与信息工程系,山東he沢 274015) ,  Zhu Zhenfang (山東交通学院信息科学与電气工程学院,山東済南,250357)
資料名： Xibei Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Xibei Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 53  号： 4  ページ： 56-60,73  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3252A  ISSN： 1001-988X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テキスト感情分類の正確さが高くないという問題を解決するために,特徴重みづけ融合に基づく素朴な感情分類アルゴリズムを提案した。テキスト感情の分類に対する単一感情語の貢献度を分析することにより,感情の寄与度の重みに従って,Bayesモデルの事後確率を調整した。テキスト全体の同じ極性を持つ感情語を特徴全体として、特徴全体のテキスト感情貢献度の重みによってベイズモデルの全体確率を調整する。分類精度を改善し,分類モデルの統合性能を改善するために,2つの重みづけ方式を,ナイーブBayesモデルと結合した。結果により、融合後の方法はデータセットにおける全体の平均適合率、再現率がそれぞれ1.83%と3.42%向上し、平均F1値が2.76%向上したことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 事後確率 ,  *重みづけ ,  極性
準シソーラス用語： 再現率 ,  適合率 ,  分類モデル ,  分類精度 ,  Bayes法 ,  感情語 ,  *感情分類 ,  テキスト ,  *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sentiment classification ,  feature weighting ,  contribution feature ,  naive Bayesian

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重み付け ,  融合 ,  感情 ,  分類アルゴリズム