基于多视角多标签学习的读者情绪分类

作     者：温雯 陈颖 蔡瑞初 郝志峰 王丽娟 WEN Wen;CHEN Ying;CAI Rui-chu;HAO Zhi-feng;WANG Li-juan

作者机构：广东工业大学计算机学院广州510000 佛山科学技术学院数学与大数据学院广东佛山528000 

基　　金：国家自然科学基金(61202269 61472089)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2018年第45卷第8期

页      码：191-197页

摘      要：传统的读者情绪分类主要从情感分析的角度出发,着重考量读者评论中体现出来的情感极性。然而现实中,读者评论的缺失有可能影响情绪分类的有效性和及时性。如何融合包括新闻文本和评论在内的多视角信息,对读者情绪进行更加准确的研判,成为了一个具有挑战性的问题。针对这一问题,构建了一种融合多视角信息的多标签隐语义映射模型(Multi-view Multi-label Latent Indexing,MV-MLSI),将不同视角下的文本特征映射到低维语义空间,同时建立特征和标签之间的映射函数,通过最小化重构误差对模型进行求解,并设计了相关算法,从而实现对读者情绪的有效预测。相比于传统模型,该模型不仅可以充分利用多视角的信息,而且考虑了标签之间的相关性。在新闻文本数据集上的实验表明,该方法可以获得更高的准确率和稳定性。

主 题 词：情绪分类 情感分析 多标签学习 多视角学习 LSI 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/j.issn.1002-137X.2018.08.034

馆 藏 号：203322131...