机器学习与语义规则融合的微博情感分类方法

姜杰, 夏睿^†()

南京理工大学计算机科学与工程学院, 南京 210094

收稿日期:2016-08-02修回日期:2016-09-25出版日期:2016-11-30

基金资助:国家自然科学基金(61672288, 61305090)、江苏省优秀青年基金(BK20160085)和软件新技术国家重点实验室开放基金资助

Microblog Sentiment Classification via Combining Rule-based and Machine Learning Methods

Jie JIANG, Rui XIA^†()

School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094

Received:2016-08-02Revised:2016-09-25Published:2017-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 针对现有文本情感分析方法的不足, 设计了一种针对中文微博的基于词典的规则情感分类方法和用于机器学习方法的基本特征模板。提出一种机器学习与规则相融合的微博情感分类方法, 将用规则方法得到的多样化情感信息进行转化, 扩展并嵌入基本特征模板, 形成更有效的融合特征模板。通过 3 种分类模型集成, 提高微博情感分类的性能。
中图分类号:
-->TP391

引用本文

姜杰, 夏睿. 机器学习与语义规则融合的微博情感分类方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(2): 247-254.
Jie JIANG, Rui XIA. Microblog Sentiment Classification via Combining Rule-based and Machine Learning Methods[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(2): 247-254.





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