[发明专利]一种基于复杂网络的集成学习的文本情感分类方法在审
| 申请号： | 202110227294.1 | 申请日： | 2021-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN112949713A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 曹倩倩;陈向阳 | 申请（专利权）人： | 武汉工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/215;G06F16/242;G06F16/951;G06F16/955;G06F40/216;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于复杂网络的集成学习的文本情感分类方法，结合现有的特征提取方法和基于复杂网络的特征选择方法，提高了对中文文本的情感分析的准确率。本发明通过实验使用集成学习结合朴素贝叶斯分类器验证了可行性，对比现有的特征提取技术和情感分类方法，本发明的分类准确率有明显的提高，得到了更好的文本情感分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复杂 网络 集成 学习 文本 情感 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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