【摘 要】
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为有效解决中文微博情感数据分布不平衡的分类问题,提出一种融合Affinity Propogation（AP）算法、Word2vec技术和条件随机场（CRF）模型的分类方法。通过AP算法对微博数据进行聚类,
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,佛山科学技术学院数学与大数据学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1501254,61472089,61572143);广东省自然科学基金(2014A030306004,2014A030308008);广东省科技计划项目(2015B010108006);广东省教育厅青年创新人才项目(2015KQNCX027)
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为有效解决中文微博情感数据分布不平衡的分类问题,提出一种融合Affinity Propogation（AP）算法、Word2vec技术和条件随机场（CRF）模型的分类方法。通过AP算法对微博数据进行聚类,将多数类样本按照相似性的度量划分为若干簇类,使类间距离极大化、类内距离极小化。利用欠采样技术构建情感倾向分布平衡的训练集,采用Word2vec计算并求出语义相似度最高的文本来扩展微博句子以增加情感信息,使用CRF模型计算已经平衡并扩展后的训练集标签序列,在数据集情感倾向分布不平衡时也能准确地分类微博情感倾
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