潘玉斌
- 作品数：1 被引量：8H指数：1
- 供职机构：西南大学计算机与信息科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于证据理论的多分类器中文微博观点句识别被引量：8
- 2014年
- 随着新技术及社会网络的发展与普及,微博用户数据量剧增,与此相关的研究引起了学术界和工业界的关注。针对中文微博语句特点,通过对比多种特征选取方法,提出一种新的特征统计方法。根据构建的词语字典与词性字典,分析支持向量机、朴素贝叶斯、K最近邻等分类模型,并利用证据理论结合多分类器对中文微博观点句进行识别。采用中国计算机学会自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC 2012)提供的数据,运用该方法得到的准确率、召回率和F值分别为70.6%、89.2%、78.9%,而NLP&CC2012公布的评测结果相应平均值分别为72.7%、61.5%、64.7%,该方法在召回率和F值2个指标上超过其平均值,而F值比NLP&CC2012评测结果的最好值高出0.5%。
- 郭云龙潘玉斌张泽宇李莉
- 关键词：支持向量机朴素贝叶斯K近邻证据理论
