针对文本情感分类的特征生成方法研究

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3、．学号：ＭＦ１３３３０６４论文答辩日期：２０１６年５月３０日指导教师：（签字）产＾ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦｅａｔｕｒｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＴｅｘｔＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙＺｈｅＺｈｏｕＤｉｒｅｃ化ｄｂｙＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＬｉｎＳｈａｎｇＤｅａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙＭａｙ２０１６Ｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎｐａｒｔｉａｌｕｌｌｍｅｎｔ

4、ｏｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｆｉｆｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆＭ幻ｓｔｅｒｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ南京大学研究生毕业论文中文摘要首页用纸毕业论文题目：针对文本情感分类的特征生成方法研究计算机技术专业２０１３级硕去生姓名：周哲指导教师（姓名、职称）：商琳副教授摘要Ｓｅｎ一文本情感分类（ＴｅｘｔｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）是文本挖掘的个重要内容，其目的在于检测文本中蕴含的来自作者的主观情感。随

5、着互联网的飞速发展，用户可Ｗ在不同的社交平台上自由发表自己的观点。大量收集这些观点并，、政治、医学等领域发挥巨大的作用对其进行文本情感分类将可Ｗ在商业。在传统的文本情感分类问题中，庞大的特征总数和稀疏的特征分布往往会给分类算法带来困难。因此，如何采用高效的特征选择（ＦｅａｔｕｒｅＳｅｌｅｃｔｉｏｎ）方法生成合适的特征子集，Ｗ降低分类器的时间开销并提高分类准确率，是文本情感分类问题中重要的问题，文。此外本的情感倾向往往与词语中蕴含的语义信息相关，如果我们能获取文本中的词语在语义层面上的信息，文本情感分类

6、一的结果将会得到进步提升。本文主要关注文本情感分类领域的特征生成问题，针对如何生成合适的特征子集、如何从特征中获取更丰富的语义信息Ｗ及如何提高文本情感分类准确率等方面进行研究。一ＰｉｌＳＯｔ？ｉ首先－我们提出种改进后的基于粒子群优化算法（ａｒｔｃｅｗａｒｍｐｍｉｚａｔｉｏｎ）的特征选择方法。和传统的基于粒子群优化算法的特征选择方法相比，本文提出的方法改进了速度更新公式，使其更符合特征选择领域的特点。此外，并考，改进后的方法还结合了封装器和过滤器两种常见的特征选择思想虑了特征本身的语义信息，

7、因而更适合文本情感分类领域的特征选择。我们在多个ＵＣＩ标准数据集和文本数据集上进行了实验，结果表明我们提出的方法可Ｗ在普通的特征选择问题和文本情感分类领域的特征选择问题上均取得更好的效果。接着，我们设计两种不同的方法从文本数据集中自动生成带有情感信息的，Ｗ构成情感词典（ＳｅｎｔｉｍｅｎｔＬｅｘｉｃｏｎ）并用于文本情感分类词组。和普通的情感词典相比，我们生成的情感词典更多关注与数据集所属的话题领域相关的（Ｄｏｍａｉｎ－ｓｅｃｉｆｉｃ）的情感词典知化因此也被叫做领域相关ｐ。我们在多个文ｉ本数据集上

8、进行了实验，结果表明领域相关的情感词典可在对应的话题领域上取得比普通情感词典更好的分类效果，我们还将监督学习思想与基于。此外一，步提高了情感分类的准确率情感词典的文本情感分类方法相结合并进。一最后，当前文本情感分类的目标往