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基于类别空间模型的文本倾向性分类方法
被引量：
12
1
作者
李艳玲
戴冠中
朱烨行
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第9期2194-2196,共3页
在对现有分类方法和文本倾向性分类的复杂性进行分析的基础上,提出了一种基于类别空间模型的文本倾向性分类方法。该方法采用组合特征提取方法,基于词语对类别的倾向性进行分类。实验结果表明该方法有效地提高了倾向性分类的精度和速度。
关键词
文本倾向性分类
类别空间模型
特征提取
下载PDF
职称材料
基于文本倾向性分类技术的图书评价模型
被引量：
3
2
作者
邓忠莹
严馨
+2 位作者
周历生
王卫东
常彦峰
《昆明理工大学学报（理工版）》
北大核心
2009年第4期121-124,共4页
介绍了文本分类技术和文本倾向性分类技术,并基于文本倾向性分类技术分析了图书评论中的信息,研究如何将机器学习方法应用在图书评论的倾向性分类中,提出了一种图书评价模型构建的解决方法.
关键词
文本分类
文本倾向性分类
图书评价
机器学习方法
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职称材料
基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类
被引量：
1
3
作者
郭毅
黄磊
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期114-121,共8页
提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注...
提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注比例的样本集上,该框架都有较好的分类性能,相较有监督学习算法和单一的半监督算法提高了分类精度,并有较强的鲁棒性,为解决有标签样本比例较少情况下的文本倾向性分类提供了一个新的思路.
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关键词
半监督学习
LIT2
文本倾向性分类
Tri-Training算法
标签传播算法
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职称材料
一种新型的中文文本情感计算模型
被引量：
3
4
作者
徐群岭
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第6期271-272,285,共3页
在对中文文本特点进行分析的基础上,提出了一种新型的情感倾向计算模型。该模型采用了改进的逐点分析方法SO-PMI(Semantic Orientation from Pointwise Mutual Information),基于词语对类别的倾向性进行分类。实验表明,该模型在汉语常...
在对中文文本特点进行分析的基础上,提出了一种新型的情感倾向计算模型。该模型采用了改进的逐点分析方法SO-PMI(Semantic Orientation from Pointwise Mutual Information),基于词语对类别的倾向性进行分类。实验表明,该模型在汉语常用词中的效果较好,判别准确率可达80%以上,具有一定的实用价值。
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关键词
文本倾向性分类
中文信息处理
态度分类
语义倾向
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职称材料
基于NLP的股票选择策略的优化研究
5
作者
吴彦昕
李宏滨
胡冠真
《现代计算机》
2024年第3期76-82,共7页
由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA...
由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA主题模型对新闻文本进行话题建模,快速获取新闻文本主题,并引入困惑度寻找文档最优主题数,生成了新闻因子,将股评因子和新闻因子作为筛选股票的依据,从股评和新闻信息中获取对股市带来的影响因素,从而优化选股策略。对于股票基本面数据,采用决策树模型进行因子的重要性分析,选出重要性最高的前5个因子,模型预测准确率达到88%。通过决策树模型,可以更准确地确定哪些因子在影响股价变化方面发挥着关键作用,这种改进的方法能够提高选股策略的有效性和准确性。最终使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理,依据主成分数值的高低来进行股票选择。
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关键词
自然语言处理
文本情感倾向分类模型
LDA主题模型
决策树模型
主成分分析
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职称材料
题名
基于类别空间模型的文本倾向性分类方法
被引量：
12
1
作者
李艳玲
戴冠中
朱烨行
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第9期2194-2196,共3页
文摘
在对现有分类方法和文本倾向性分类的复杂性进行分析的基础上,提出了一种基于类别空间模型的文本倾向性分类方法。该方法采用组合特征提取方法,基于词语对类别的倾向性进行分类。实验结果表明该方法有效地提高了倾向性分类的精度和速度。
关键词
文本倾向性分类
类别空间模型
特征提取
Keywords
text
tendency
classification
class
space
model
feature
selection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于文本倾向性分类技术的图书评价模型
被引量：
3
2
作者
邓忠莹
严馨
周历生
王卫东
常彦峰
机构
昆明理工大学图书馆
出处
《昆明理工大学学报（理工版）》
北大核心
2009年第4期121-124,共4页
文摘
介绍了文本分类技术和文本倾向性分类技术,并基于文本倾向性分类技术分析了图书评论中的信息,研究如何将机器学习方法应用在图书评论的倾向性分类中,提出了一种图书评价模型构建的解决方法.
关键词
文本分类
文本倾向性分类
图书评价
机器学习方法
Keywords
text
classification
text
tendency
classification
book
evaluation
machine
learning
method
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类
被引量：
1
3
作者
郭毅
黄磊
机构
北京交通大学经济管理学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期114-121,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(71132008)
北京市科技计划资助项目(Z131100005613017)
文摘
提出了一种基于LPA和Tri-Training算法的半监督文本倾向性分类框架.通过LPA对初始样本进行快速分类,获得更多可信的有标签数据,优化分类框架的训练过程.引入Tri-Training算法,提高分类框架的泛化能力和可用性.实验结果表明,在不同标注比例的样本集上,该框架都有较好的分类性能,相较有监督学习算法和单一的半监督算法提高了分类精度,并有较强的鲁棒性,为解决有标签样本比例较少情况下的文本倾向性分类提供了一个新的思路.
关键词
半监督学习
LIT2
文本倾向性分类
Tri-Training算法
标签传播算法
Keywords
semi-supervised
learning
LIT2
text
tendency
classification
Tri-Training
label
propagation
algorithm
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种新型的中文文本情感计算模型
被引量：
3
4
作者
徐群岭
机构
潍坊学院教育科学与技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第6期271-272,285,共3页
文摘
在对中文文本特点进行分析的基础上,提出了一种新型的情感倾向计算模型。该模型采用了改进的逐点分析方法SO-PMI(Semantic Orientation from Pointwise Mutual Information),基于词语对类别的倾向性进行分类。实验表明,该模型在汉语常用词中的效果较好,判别准确率可达80%以上,具有一定的实用价值。
关键词
文本倾向性分类
中文信息处理
态度分类
语义倾向
Keywords
text
tendency
classification
Chinese
information
processing
Sentiment
classification
Semantic
tendency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于NLP的股票选择策略的优化研究
5
作者
吴彦昕
李宏滨
胡冠真
机构
太原师范学院计算机科学与技术学院
出处
《现代计算机》
2024年第3期76-82,共7页
文摘
由于股评、新闻对股票价格变化有巨大影响,为选出优质股票以提高投资的收益率,采用了自然语言处理NLP技术对股评数据和新闻数据进行分析,基于朴素贝叶斯模型建立了文本情感倾向分类模型,模型预测准确率达到84%,生成了股评因子。基于LDA主题模型对新闻文本进行话题建模,快速获取新闻文本主题,并引入困惑度寻找文档最优主题数,生成了新闻因子,将股评因子和新闻因子作为筛选股票的依据,从股评和新闻信息中获取对股市带来的影响因素,从而优化选股策略。对于股票基本面数据,采用决策树模型进行因子的重要性分析,选出重要性最高的前5个因子,模型预测准确率达到88%。通过决策树模型,可以更准确地确定哪些因子在影响股价变化方面发挥着关键作用,这种改进的方法能够提高选股策略的有效性和准确性。最终使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理,依据主成分数值的高低来进行股票选择。
关键词
自然语言处理
文本情感倾向分类模型
LDA主题模型
决策树模型
主成分分析
Keywords
natural
language
processing
text
sentiment
tendency
classification
model
LDA
theme
model
decision
tree
model
principal
component
analysis
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F832.51 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于类别空间模型的文本倾向性分类方法
李艳玲
戴冠中
朱烨行
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
12
下载PDF
职称材料
2
基于文本倾向性分类技术的图书评价模型
邓忠莹
严馨
周历生
王卫东
常彦峰
《昆明理工大学学报（理工版）》
北大核心
2009
3
下载PDF
职称材料
3
基于LPA和Tri-Training的半监督文本倾向性分类
郭毅
黄磊
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
4
一种新型的中文文本情感计算模型
徐群岭
《计算机应用与软件》
CSCD
2011
3
下载PDF
职称材料
5
基于NLP的股票选择策略的优化研究
吴彦昕
李宏滨
胡冠真
《现代计算机》
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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