论文部分内容阅读
在互联网快速发展的今天，人类已经进入“大数据”时代，其中文本数据作为人类知识的载体，对于人类的进步与发展意义重大。如何运用大量未标记样本来提升文本情感分类的精度，也变得愈发重要。将半监督学习中的聚类核算法应用到情感分类问题中，给出基于聚类核的半监督情感分类算法。在标记样本和未标记样本上，建立加权无向图，求解聚类核，然后将该核函数用于SVM的情感分类器的训练上，完成情感分类工作。该方法直接将未标记样本所蕴含的信息融合到核中，不需要建立多个分类器，有效利用了未标记样本。实验结果表明，CKSVM算法在分类精度上