[发明专利]基于随机游走和粗糙决策置信度的文本情感分类方法有效
| 申请号： | 201810298350.9 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN108509421B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 柴玉梅;韩飞;王黎明;张卓;徐源音;李永帅;韩慧 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/289;G06F40/247;G06F16/35 |
| 代理公司： | 河南大象律师事务所 41129 | 代理人： | 王克鹏;田永红 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于随机游走和粗糙决策置信度的文本情感分类方法，包括如下步骤：步骤一，对数据进行预处理，生成预处理后的数据集DOC；步骤二，根据特征选择算法，对数据集进行特征选择；步骤三，根据随机游走特征对特征选择的结果进行词性分析；步骤四，获取文本候选属性，建立情感决策表；步骤五，运用粗糙集知识，对其进行离散化处理形成离散化决策表；步骤六，再通过粗糙决策置信度，对离散化决策表进行最终情感类别判定。本发明利用随机游走特征和粗糙决策置信度解决文本分类过程中情感词极性的判别问题，对于特征文本的情感产生做出正确的类别判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 游走 粗糙 决策 置信 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.基于随机游走和粗糙决策置信度的文本情感分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，对数据进行预处理，生成预处理后的数据集DOC；步骤二，根据特征选择算法，对数据集进行特征选择；步骤三，根据随机游走特征对特征选择的结果进行词性分析，输出结果为词汇的情感词极性Sentiment(w)，归一化节点之外边的权重，权重值通过随机游走结束次数的百分比进行调整；步骤四，根据步骤二所得到的特征选择结果，结合步骤三得到的权重值，获取文本候选属性，建立情感决策表；步骤五，根据步骤四所得到的情感决策表，运用粗糙集知识，对其进行离散化处理形成离散化决策表；步骤六，根据步骤五所得到的离散化决策表，通过粗糙决策置信度，对离散化决策表进行最终情感类别判定。
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