一种基于特征簇的微博短文本情感分类方法

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摘要：针对由微博短文本特征规模大、自身特征较少等特点导致的数据稀疏性，提出一种基于特征簇的微博情感分类方法．提出的分类方法以大规模语料库为基础，利用word2vec模型学习词语之间潜在的语义关联，将单个词语表示成多维向量的形式；结合情感词典，提取出微博文本的情感特征集，在基于词向量计算词语相似度方法的基础上，将情感特征合并为特征簇，以此构造低维的文本向量；最后利用机器学习算法，构建情感分类器，实现微博短文本的情感分类．实验结果表明，本文提出的方法对情感特征的降维是可行和有效的，并且取得很好的情感分类效果．http://www.cqvip.com//QK/95659X/201612/670744826.html

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关键词：机器学习算法 VEC模型 cqvip 学习算法 word 微博情感 数据稀疏 词向量 特征簇 机器学习