| 结合图片语义规则和机器学习的情感分类方法 |
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| 引用本文： | 陈新元,谢晟祎,陈庆强,张力.结合图片语义规则和机器学习的情感分类方法[J].计算机应用与软件,2021,38(7):173-181. |
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| 作者姓名： | 陈新元 谢晟祎 陈庆强 张力 |
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| 作者单位： | 福州墨尔本理工职业学院信息工程系 福建 福州350121;闽江学院计算机与控制工程学院 福建 福州350121;福建农业职业技术学院实验实训中心 福建 福州350181;福建工程学院信息科学与工程学院 福建 福州350118;福州理工学院文理学院 福建 福州350506 |
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| 摘 要： | 传统微博情感分类方法往往忽略对大量表情符号和图片型表情的情感分析.在图片去重算法的基础上,利用表情词和表情符号的相关性构建表情图片情感词典,并加入对官方扩展表情包和图片型表情的情感识别与验证.由于单纯词典方法的性能有限,将词典抽取的规则情感特征与机器学习的基本特征模板融合,使用朴素贝叶斯等分类器,提高情感分类的性能表现.实验结果表明,图片情感词典的加入使方案的准确率有所提高,特别在处理情感词表达不规范的样本方面具有一定优势.
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| 关 键 词： | 情感分类 图片情感 机器学习 朴素贝叶斯 |
SENTIMENT CLASSIFICATION BASED ON IMAGE SEMANTIC RULES AND MACHINE LEARNING |
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| Chen Xinyuan,Xie Shengyi,Chen Qingqiang,Zhang Li.SENTIMENT CLASSIFICATION BASED ON IMAGE SEMANTIC RULES AND MACHINE LEARNING[J].Computer Applications and Software,2021,38(7):173-181. |
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| Authors: | Chen Xinyuan Xie Shengyi Chen Qingqiang Zhang Li |
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