【摘 要】
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针对微博的情感分类方法多种多样,但是他们的效果各有千秋。因而选取了两种比较典型方法:一、基于支持向量机(SVM)的方法,二、基于条件随机场模型(CRFs)的方法。方法一是选取
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
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针对微博的情感分类方法多种多样,但是他们的效果各有千秋。因而选取了两种比较典型方法:一、基于支持向量机(SVM)的方法,二、基于条件随机场模型(CRFs)的方法。方法一是选取合适的特征值,并将之向量化,再使用SVM进行分类;方法二首先进行序列标注,然后使用合适的特征模板来进行特征特取,最后导入CRFs模型进行分类。在此基础上,以这两种分类器为核心,提出了一种加权平均的集成分类方法。最终实验结果表明:集成分类器的效果优于单一分类器的效果。
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