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基于改进RBF神经网络的文本情感分类研究  
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【英文题名】 Study on Text Sentiment Classification with Improved RBF Neural Network
【作者】 徐淑坦;
【导师】 孙延风;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 吉林大学；徐淑坦
【网络出版投稿时间】 2011-08-05
【基金】 国家自然科学;
【关键词】 蚁群挖掘算法; RBF神经网络; 文本情感分析; 向量空间模型;
【英文关键词】 Ant-Miner Algorithm; RBF Neural Network; Sentiment Analysis; Vector Space Model;
【中文摘要】 随着互联网的快速发展,越来越多的用户在互联网上发表自己的观点看法,这些信息通常都带有情感倾向性,比如支持或反对某一观点,如何对这些海量文本进行情感分析是目前的研究热点。本文首先采用向量空间模型的文本表示法对中文文本进行情感信息预处理,我们的研究发现可以仅通过提取副词和形容词作为关键词,此时的向量空间模型不仅分类效果好,而且与传统提取关键词方法相比,可以有效降低空间维度,空间维度降低了80%以上。然后本文将蚁群挖掘算法应用到RBF神经网络中,提出了一种改进的RBF神经网络算法AM-RBF神经网络算法,用来对向量空间模型表示的情感文本进行分类,与传统方法相比,本文提出的方法可以更高效地对高维数据进行分类。最后通过实际语料库的数值实验对改进算法的有效性进行了检验,结果表明本文提出的改进算法的分类效果对于所有语料都优于传统RBF神经网络以及朴素贝叶斯分类器；与支持向量机相比,只在某些语料上的分类准确率更高,原因是情感文本的内容表达方式与特定语料背景有关,不同背景情感内容的表达会对算法的结果产生影响。
【英文摘要】 Study on Text Sentiment Classification with Improved RBF neural network Blog and twitter allow internet users to express their feelings about products or anything they have interests in. The internet directly presents personal feeling, including reviews on product or attitude towards some events. This sentimental information has great significance on internet users, enterprise and government. For personal, e-business make it convenient for users to buy the product they want, but before they make d...
【更新日期】 2011-10-10

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