[发明专利]基于组合特征向量和SVMperf的情感分类方法及装置在审
| 申请号： | 201610302834.7 | 申请日： | 2016-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN105975594A | 公开（公告）日： | 2016-09-28 |
| 发明（设计）人： | 徐华;徐嘉帅;孙晓民;邓俊辉 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 100084 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于组合特征向量和SVMperf的情感分类方法及装置，其中，方法包括以下步骤：从互联网上获取多条评论文本；对多条评论文本进行分词，划分出各个子成分词；获取句子的词法特征；提取每条评论文本的句法特征；通过预设算法使词法特征和句法特征相结合得到每条评论文本的组合特征向量；根据每条评论文本的组合特征向量训练SVMperf模型，进而通过调整SVMperf的运行参数得到最佳的分类结果。该方法通过组合特征向量和SVMperf对评论文本进行情感分类，从而得到最佳的分类结果，提高了分类精度，更好地识别出文本中用户的情感倾向，简单方便。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 组合 特征向量 svm sup perf 情感 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于组合特征向量和SVMperf的情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤：从互联网上获取多条评论文本；对所述多条评论文本进行分词，划分出各个子成分词；获取句子的词法特征；提取每条评论文本的句法特征；通过预设算法使所述词法特征和所述句法特征相结合得到每条评论文本的组合特征向量；以及根据所述每条评论文本的组合特征向量训练SVMperf模型，进而通过调整SVMperf的运行参数得到最佳的分类结果。
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