文本褒贬倾向判别研究

作者：李银花; 王素格

来源：计算机工程与应用, 2011, (18): 160-162+230.

• 文本褒贬倾向判别
• 概率潜在语义分析
• Fisher判别准则
• 支持向量机 text commendatory-derogatory orientation discrimination
• Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA)
• Fisher dis- crimination criterion
• Support Vector Machine(SVM)

在文本的向量空间表示模型下,针对文本褒贬倾向判别问题,提出了一种基于潜在语义分析的特征权重计算方法。除词频信息外,该方法考虑了潜在语义分析所提供的同义词、近义词信息对特征权重的影响。采用基于Fisher判别准则的特征选择方法,以支持向量机作为分类器,在2739篇语料(2008年中文倾向性分析评测)上进行了实验。实验结果表明,提出的特征权重计算方法对文本褒贬倾向判别是有效的。

• 出版日期2011
• 单位山西大学; 太原科技大学