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中文文本倾向性分类系统研究

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毕业论文范文题目：中文文本倾向性分类系统研究，论文范文关键词：中文文本倾向性分类系统研究
中文文本倾向性分类系统研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：文本倾向性分类是文本分类的重要组成部分,它研究文本中的词、短语、句子或者文档,挖掘其表达的主观因素并进行情感分析,鉴定其所属的褒贬类别；文本倾向性分类在信息过滤、产品推荐、信息安全、舆情分析、自动文摘提取、信息挖掘等方面有较大的实用价值,是目前文本分类技术领域中的研究热点。本文的研究基于文本主题性分类技术中的成熟方法,以文本中的词语作为研究对象,（此处忽略..）分别采用基于统计学分类技术中的相似度计算方法和基于机器学习自动分类技术中的决策树方法和神经网络方法对中文文本进行了倾向性分类研究,主要取得以下几个方面的研究成果：1)词语资源构建方面：提出以《褒义词词典》和《贬义词词典》作为基础,将语料中具有行业褒贬特征且词典中未包含的字或者词作为扩充部分,并在系统中将此部分词语赋以加倍权重；将词典中未包含的具有褒贬（文章此处忽略..）色彩的单字补入；将词典中未包含的否定词语补入；最后将伴随网络发展出现的“超”、“赞”、“强”、“顶”等非正规但褒贬意味强的词语补入。2)特征项的选择方面：提出褒贬义特征词条分别采用不同的方法进行特征选取办法,褒义特征项仅选择“名词”、“形容词”作为特征词条,贬义特征项则选择“名词”、“形容词”、“动词”、“名形词”、“成语”、“副词”、“名动词”、“（文章此处忽略..）副形词”八种词性作为特征词条,该方法较好地解决了在相似度倾向性分类中因褒贬义特征词条数目不均衡所导致的分类准确率较低问题。3)根据上述研究成果,采用C语言设计实现了特征词条选择模块、项的权重设置模块和向量空间模型建立模块,并使用主成分分析和特征选择两种方法对模型进行降维处理。在实验过程中采用相似度计算、决策树和神经网络三种分类方法,特征选择和主成分分（略..）析两种降维方法,进行了七个中文文本倾向性分类实验。实验结果表明：相似度计算方法在开放测试中的平均F1值达到68.7%；决策树方法在开发测试中的平均F1值达到75.8%；神经网络方法在开放测试中的平均F1值达到74.9%；其中PCA降维方法与决策树分类方法相组合的模式能够使得中文文本倾向性分类取得较好的分类性能,F1值达到89.6%。

以上为本篇毕业论文范文中文文本倾向性分类系统研究的介绍部分。

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