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由于人类语言的复杂性,文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络(DBN)通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说,DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题,提出了一种半监督的情感分类算法,即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法(FSDBN)。首先使用特征选择方法(文档频率(DF)、信息增益(IG)、卡方统计(CHI)、互信息(MI))过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低;然后将特征选择的结果输入到DBN中,使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中,实验结果表明在酒店评论数据集上,FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%,在训练时间上比DBN缩短一半。 相似文献
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随着互联网的迅速发展,社交网络已经成为人们日常生活中的重要社交工具。然而,社交网络中的异常用户层出不穷,其危害也日益严重。因此,识别和检测社交网络中的异常用户对提高用户体验、保持良好的网络环境等具有重要作用。介绍了不同类型的社交网络异常用户,并对每种不同类型异常用户的研究进展进行了介绍;对异常检测方法进行了综述,将社交网络中的异常检测技术分为分类、聚类、统计、信息论、混合、图六大类,并对这六类技术各自的优缺点进行了比较,有助于人们了解社交网络中的异常用户、异常检测技术,为解决异常问题提供了思路。 相似文献
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