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基于支持向量机的文本倾向性分类研究
No．52008
2008年第29卷第5期 中北大学学报(自然科学版) V01．29
OFNORTHUNIVERSITYOFCHINA(NATURALSCIENCE No．121)
(总第121期) JOURNAL EDITION)(Sum
文章编号：1673—3193(2008)05-0421—05
基于支持向量机的文本倾向性分类研究
王素格1’3，杨安娜1，李德玉2，魏英杰，，李伟-，张 武。
(1．山西大学数学科学学院，山西太原030006；2．山西大学计算机与信息技术学院，山西太原030006f
3．上海大学计算机工程与科学学院，上海200072)
摘要： 文本倾向性分类可以广泛应用到信息检索，产品质量在线跟踪，民情民意调查分析以及聊天系统
等．本文提出了基于限定词性词语与信息增益、基于情感倾向词汇与信息增益的两种混合特征选择方法，并
设计了基于支持向量机的分类器．以汽车产品、篮球赛事以及中日关系3种中文评论文本为训练与测试语
料，对本文所提方法进行了实验验证，结果表明：限定词性词语与信息增益的混合特征选择优于信息增益与
情感倾向词汇混合特征选择方法．
关键词：文本倾向性分类； 支持向量机；特征选择；信息增益
中图分类号：TP391 文献标识码：A
ResearchonTextOrientationClassification
Basedon VectorMachine
Support
Wu3
WANG An—nal，LI Weil，ZHANG
Su—gel’3，rANG De—yu2，WEIYing—jiel，LI
(1．SchoolofMathematicsScience，Shanxi 030006，China；
University，Taiyuan
2．Schoolof 030006，China；
Computer＆InformationTechnology，ShanxiUniversity，Taiyuan
of and
3．SchoolComputer University，Shanghai200072，China)
EngineeringScience，Shanghai
orientationclassificationcanbe toinformation online
Abstract：Text widelyapplied retrieval，product
of andchat kindsof feature methods
publicopinions systems．Twohybrid selecting
tracking，diagnoses
andinforma—
basedonwordswithrestrictedof andinformationsentimentwords
part speech
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