【摘 要】
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随着时间的变化,用户对汽车产品评论的情感信息会有所波动,然而,通过挖掘这些情感信息可为潜在用户和企业提供决策依据。对于大量的汽车评论,仅靠人工去分析这些评论数据的情
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院; 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175067;61272095;61432011;61573231);山西省科技基础条件平台计划项目(2015091001-0102);山西省回国留学人员科研项目(2013-014)
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随着时间的变化,用户对汽车产品评论的情感信息会有所波动,然而,通过挖掘这些情感信息可为潜在用户和企业提供决策依据。对于大量的汽车评论,仅靠人工去分析这些评论数据的情感显得无能为力。因此,文章采用迁移学习思想,通过前一时期标注数据获得当前时期数据的初始标注样本,利用主动学习不断优化分类模型,进而预测当前时期汽车评论的情感倾向。实验结果表明,该方法在较少人工标注量的情况下取得了较好的情感预测结果。
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