[发明专利]一种基于最大熵模型和TF‑IDF特征的情感分析方法在审
| 申请号： | 201711186511.7 | 申请日： | 2017-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN107943790A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 李世奇;程国艮 | 申请（专利权）人： | 中译语通科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京万贝专利代理事务所(特殊普通合伙)11520 | 代理人： | 马红 |
| 地址： | 100040 北京市石*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于语言分析技术领域，公开了一种基于最大熵模型和TF‑IDF特征的情感分析方法，以最大熵模型作为基本分类模型；利用训练文档集训练最大熵模型，当模型收敛或者迭代次数达到设定阈值时训练结束，得到的最大熵模型用于情感分类的预测。本发明能够深入挖掘大规模语料库中的分类信息，结合最大熵分类模型，实现篇章文本的细粒度情感分析；经测试，本发明中的方法在5分类的细粒度情感分析问题上的F值达62.9％，比传统的特征工程加机器学习方法的F值提升了10％以上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大 模型 tf idf 特征 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于最大熵模型和TF‑IDF特征的情感分析方法，其特征在于，所述基于最大熵模型和TF‑IDF特征的情感分析方法以最大熵模型作为基本分类模型；利用训练文档集训练最大熵模型，当模型收敛或者迭代次数达到设定阈值时训练结束，得到的最大熵模型用于情感分类的预测；利用基于TF‑IDF特征的文档表示模型，对词频‑逆文档频率特征表征文本；并用于信息检索，表示文本中词汇的权重。
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