【摘 要】
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海量网络信息的出现, 使得提取文本信息情感观点成为研究的热点.针对文本情感分类中文本信息模糊及分类准确率低的问题, 提出了一种基于Mixed-Fisher特征选择的文本云向量模
【机 构】
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兰州文理学院数字媒体学院,兰州理工大学计算机与通信学院
【基金项目】
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No.61461027（国家自然科学基金）,tNo.2014A-125（甘肃省教育厅科研项目）.
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海量网络信息的出现, 使得提取文本信息情感观点成为研究的热点.针对文本情感分类中文本信息模糊及分类准确率低的问题, 提出了一种基于Mixed-Fisher特征选择的文本云向量模型聚类算法.该算法首先分别计算文档中各个词性特征项的Fisher判别比, 根据Fisher判别比越大特征向量判别性越强的Fisher准则, 选择Fisher比值较大的前q个特征, 并按照词性进行组合生成文档的Mixed-Fisher特征向量.然后在Mixed-Fisher特征向量集上构建文档的云向量模型, 根据云向量模型间的差异度对
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