基于补全矩阵的多标签相关性情感分类①.PDFVIP

2017 年 第 26 卷 第 1 期 计 算 机 系 统 应 用 基于补全矩阵的多标签相关性情感分类① 许莉莉, 高俊波, 李胜宇 (上海海事大学 信息工程学院, 上海 201306) 摘 要: 目前, 对新闻情感分类问题的研究大部分是从新闻作者的角度进行的, 而对读者反馈的真实情感分析的较 少. 本文从读者角度入手进行情感分析研究. 提出一种基于补全矩阵的多标签相关性情感分类模型, 采用 LDA 提 取主题表示新闻文本, 然后通过使用标签相关性矩阵对原始的标签矩阵进行补全, 构造了一个增强的补全标签矩阵 模型(CM-LDA). 最后通过和原始矩阵的 LDA 模型进行比较, 该模型使最终的多标签分类性能有了明显的提高, 准 确率达到了 85.72%. 关键词: 社会新闻; 情感分析; 标签相关性; 补全矩阵-LDA(CM-LDA); 多标签分类 Emotion Classifi