【摘 要】
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中文微博的细粒度情感分类已经成为最近的研究热点。本文对比了基于贝叶斯模型的机器学习分类策略、基于情感字典的规则分类策略以及他们的多种搭配在细粒度情感分类问题中的
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61070119,61370139);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519);北京市教委专项(PXM2013_014224_000042,PXM2014_014224_000067)
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中文微博的细粒度情感分类已经成为最近的研究热点。本文对比了基于贝叶斯模型的机器学习分类策略、基于情感字典的规则分类策略以及他们的多种搭配在细粒度情感分类问题中的实际效果。发现两者的搭配能发挥两种策略的优点,而且在面对语料的变化时有良好的稳定性。在此基础上提出了更具优越性的分类策略搭配方案,可作为基本框架应用到细粒度微博情感分类系统中。
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