【摘 要】
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在维吾尔语网站和信息平台不断完善的同时,较大规模的带有个人情感的言论也逐渐增多,尤其是微博语料中的情感文本具有很大的现实意义.然而标注语料是一件耗费人力很大的工作.
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院; 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61331011,61262060);国家重点基础研究发展计划(973)项目(2014cb340506)
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在维吾尔语网站和信息平台不断完善的同时,较大规模的带有个人情感的言论也逐渐增多,尤其是微博语料中的情感文本具有很大的现实意义.然而标注语料是一件耗费人力很大的工作.本文在少量已标注语料的基础上针对SVM模型,提出了一种维吾尔语情感分类主动学习方法,加入了聚类代表性、样本差异性、分类不确定性三种策略,实现主动学习的维吾尔语情感分析.实验结果表明,主动学习在维吾尔语情感分类中的有效性,减少了人工标注的工作量,使得情感分类变得更省时省力,也略微提高了SVM的准确率.
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