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结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别
被引量：
2
1
作者
陈振伟
廖祥文
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期310-315,共6页
提出一种结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别算法.该算法先利用AB-SMOTE方法合成新样本,降低不平衡程度的同时也使数据具有更好的代表性,再对不同类别赋予不同的惩罚系数形成代价敏感的C-SVM分类器,充分结合了数据层和学习算法层...
提出一种结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别算法.该算法先利用AB-SMOTE方法合成新样本,降低不平衡程度的同时也使数据具有更好的代表性,再对不同类别赋予不同的惩罚系数形成代价敏感的C-SVM分类器,充分结合了数据层和学习算法层方法的优点.实验结果表明,对酒店、笔记本电脑和书籍3个不平衡语料处理时,本算法能较有效解决不平衡问题,提高倾向性句子的识别精度.
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关键词
中文
倾向性句子
识别
算法
ab-smote
C-SVM
原文传递
题名
结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别
被引量：
2
1
作者
陈振伟
廖祥文
机构
福州大学数学与计算机科学学院
出处
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期310-315,共6页
基金
福建省自然科学基金资助项目(2010J05133)
福建省科技创新平台计划资助项目(2009J1007)
福州大学科技发展基金资助项目(2010-XQ-22)
文摘
提出一种结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别算法.该算法先利用AB-SMOTE方法合成新样本,降低不平衡程度的同时也使数据具有更好的代表性,再对不同类别赋予不同的惩罚系数形成代价敏感的C-SVM分类器,充分结合了数据层和学习算法层方法的优点.实验结果表明,对酒店、笔记本电脑和书籍3个不平衡语料处理时,本算法能较有效解决不平衡问题,提高倾向性句子的识别精度.
关键词
中文
倾向性句子
识别
算法
ab-smote
C-SVM
Keywords
Chinese
opinion sentence
identification
algorithm
AB - SMOTE
C - SVM
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别
陈振伟
廖祥文
《福州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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