【摘 要】
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特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法.已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间.同以往研究不一样的是,该文首次
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006,浙江工商大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070123,61003155);中科院自动化所模式识别国家重点实验室开放课题资助项目;教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(12YJC630170);浙江省自然科学基金资助项目(LY13F020007,Z1110551)
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特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法.已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间.同以往研究不一样的是,该文首次探讨半监督情感分类中的特征提取方法,提出一种基于二部图的特征选择方法.该方法首先借助二部图模型来表述文档与单词间的关系;然后,结合小规模标注样本的标签信息和二部图模型,利用标签传播（LP）算法计算每个特征的情感概率;最后,按照特征的情感概率进行排序进而实现特征选择.多个领域的实验结果表明,在半监督情感分类任务中,基于二部图的特征选择方法明显优于
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