高伟
- 作品数：2 被引量：20H指数：2
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金模式识别国家重点实验室开放课题基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于序列标注模型的情绪原因识别方法被引量：8
- 2013年
- 情绪原因识别是情绪分析中的一个重要研究任务。该任务旨在自动分析出导致某一情绪发生的原因描述。该文将情绪原因识别任务建模为序列标注模型,即将情绪词相关的子句当成序列,进而整体标注出哪些属于原因子句。具体实现中,我们使用条件随机场(CRF)模型进行求解,并结合了基本词特征、词性特征、距离特征、上下文特征及语言学特征等多种特征进行原因识别。实验结果表明,所采用的这些特征对于原因识别都有一定帮助,特别是上下文特征。此外,我们发现在使用类似特征集合的情况下,序列标注模型能够获得比分类模型更好的识别效果。
- 李逸薇李寿山黄居仁高伟
- 基于集成学习的半监督情感分类方法研究被引量：12
- 2013年
- 情感分类旨在对文本所表达的情感色彩类别进行分类的任务。该文研究基于半监督学习的情感分类方法,即在很少规模的标注样本的基础上,借助非标注样本提高情感分类性能。为了提高半监督学习能力,该文提出了一种基于一致性标签的集成方法,用于融合两种主流的半监督情感分类方法:基于随机特征子空间的协同训练方法和标签传播方法。首先,使用这两种半监督学习方法训练出的分类器对未标注样本进行标注;其次,选取出标注一致的未标注样本;最后,使用这些挑选出的样本更新训练模型。实验结果表明,该方法能够有效降低对未标注样本的误标注率,从而获得比任一种半监督学习方法更好的分类效果。
- 高伟王中卿李寿山
- 关键词：情感分类
