基于Borderline-Smote算法改进的FastText中文情感极性分析OA北大核心
ANALYSIS OF CHINESE EMOTIONAL POLARITY BASED ON FASTTEXT COMBINED WITH BORDERLINE SMOTE ALGORITHM
针对单一的FastText模型在不平衡中文语料中的情感极性分析效果不好,以及传统Jieba分词对广领域中文文本适应性不强,数据倾斜导致中文情感极性分析的准确率和召回率产生波动等问题,提出一种基于Bor-derline-Smote算法改进的FastText中文情感极性分析,通过过采样Borderline-Smote和pkuseg中文分词等预处理方式分别解决分类中数据倾斜、涉及领域广的问题,再与FastText结合进行中文情感极性分析.实验结果表明,…查看全部>>
潘正军;赵莲芬;袁丽娜;王红勤
广州大学华软软件学院 广东广州510990广州大学华软软件学院 广东广州510990广州大学华软软件学院 广东广州510990广州大学华软软件学院 广东广州510990
信息技术与安全科学
机器学习中文分词Borderline-SmoteFastText情感极性分析
《计算机应用与软件》 2021 (11)
295-299,349,6
广东省特色创新(自然科学类)重点科研项目(2020KTSCX214,2018KQNCX393)广州大学华软软件学院校内科研项目(ky201911,JXTD201901).
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