【摘 要】
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针对传统信息增益特征选择方法存在的选择偏向性的现象以及未考虑特征元素在不同类别间词频的问题,提出了一种混合信息增益的文本情感分析算法。通过引入逆文档频率系数、类
【基金项目】
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广东省自然科学基金研究项目(2016A030310003)、上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题基金(编号:AGK2018006).
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针对传统信息增益特征选择方法存在的选择偏向性的现象以及未考虑特征元素在不同类别间词频的问题,提出了一种混合信息增益的文本情感分析算法。通过引入逆文档频率系数、类间特征词频系数和卡方统计量系数,对文本数据进行特征选择,使得整个文档中词频信息、每个类之间的词频信息以及重要情感色彩的低频词信息得到有效利用。实验结果表明,采用混合信息增益的文本情感分析方法可以有效地提高特征选择的质量,进而提高文本情感分析的准确率,大约2%~5%。
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