基于特征關(guān)聯(lián)的跨領(lǐng)域情感分類方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)大量、快速的產(chǎn)生,出現(xiàn)了博客、商品評論等信息,這些信息以文本的形式存在,具有情感傾向性。因而如何自動識別這些文本所表達(dá)的用戶情感(如肯定或否定),在社會輿情分析、產(chǎn)品評估等實際應(yīng)用中日益重要。
　　然而,情感分類的準(zhǔn)確率極易受到數(shù)據(jù)所在領(lǐng)域的限制和影響,某一領(lǐng)域的分類器難以適用于另一領(lǐng)域,而同時,標(biāo)記信息難以及時獲取,從而使得傳統(tǒng)的情感分類算法面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為此,跨領(lǐng)域情感分類的研究受到了廣泛地關(guān)

2、注?？珙I(lǐng)域情感分類就是利用一個已標(biāo)記的領(lǐng)域去預(yù)測一個新的未標(biāo)記領(lǐng)域的情感極性。
　　本文針對已有的跨領(lǐng)域情感分類方法中存在的問題展開研究,主要的工作如下:
　　(1)首先對跨領(lǐng)域情感分類進(jìn)行了總體地概述,主要包括其發(fā)展背景、意義、相關(guān)定義、主要的研究問題與分類以及研究現(xiàn)狀。
　　(2)為了解決跨領(lǐng)域情感分類中目標(biāo)領(lǐng)域無標(biāo)簽問題,提出了基于特征極性調(diào)整的跨領(lǐng)域情感分類方法APW。該算法以共現(xiàn)特征為橋梁,通過共現(xiàn)特征極性不

3、斷調(diào)整將原始領(lǐng)域樣本標(biāo)簽傳遞給目標(biāo)領(lǐng)域,實現(xiàn)目標(biāo)領(lǐng)域的分類。實驗結(jié)果表明APW算法在分類性能和時間性能上具有較大優(yōu)勢。
　　(3)為了解決特征分歧和極性分歧問題,提出了基于特征極性傳遞的跨領(lǐng)域情感分類方法TPW。該方法首先選取具有較高極性的領(lǐng)域通用詞;針對極性分歧問題,基于原始領(lǐng)域與目標(biāo)領(lǐng)域的分布距離來重置通用詞的極性;針對特征分歧問題,利用通用詞作為橋梁,基于特征共現(xiàn)關(guān)系將原始領(lǐng)域特征的極性傳遞給目標(biāo)領(lǐng)域,從而實現(xiàn)目標(biāo)領(lǐng)域樣本的