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J-GLOBAL ID：201902246757263063   整理番号：19A0207567

改良特徴選択手法に基づくテキスト感情分類研究【JST・京大機械翻訳】

Research on text sentiment classification based on improved feature selection method

著者 (3件)： Liu Mingxin (燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇島066004;河北省信息伝輸与信号処理重点実験室,河北秦皇島066004) ,  Chen Jing (燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇島066004;河北省計算机虚擬技術実験室,河北秦皇島066004) ,  Wang Qiyuan (燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇島,066004)
資料名： Dianxin Kexue  (Dianxin Kexue)
巻： 34  号： 10  ページ： 85-95  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3333A  ISSN： 1000-0801  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： 感情辞書に基づく改良情報利得特徴選択法を提案した。まず第一に,既存の情報利得特徴選択における特徴語の文書頻度を無視して,データバランスを無視して,改良方法を提案した。次に,感情語がテキスト分類に及ぼす影響を考慮し,感情辞書に基づく特徴選択(informationgaincombingsentimentclassification,IGSC)アルゴリズムを提案し,テキスト分類を行った。テキスト感情語のマッチングと感情語の重み付けによって,本論文は,特徴次元縮小を達成して,テキストデータのまばらな影響分類性能の問題を解決して,最後に,提案した特徴選択方法を,観光評価データセットのために,実験によって検証して,解析した。実験結果は,提案した改良テキスト感情分類特徴選択法が,分類精度,想起率,およびF値において,より良い分類安定性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *特徴選択 ,  アルゴリズム ,  観光 ,  次元縮小
準シソーラス用語： F値 ,  分類精度 ,  テキストデータ ,  テキスト分類 ,  特徴語 ,  情報利得 ,  *感情分類 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  情報収集・整理  (AC04000I) ,  数理言語学  (JB05000V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴選択 ,  手法 ,  感情分類 ,  研究