%0 Journal Article
%T 一种结合随机游走和粗糙决策的文本分类方法
%A 刘箴
%A 柴玉梅
%A 王黎明
%A 韩飞
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 情感分析一直是社交媒体领域所研究的热点，为克服有些情感词语在文本中模糊性强的问题，本文引入了两个模型.随机游走模型在互联网分析及页面排序中有了一些成熟的应用，但在文本倾向性分析中少有涉及.文中提出基于扩展随机游走模型的情感词极性判别算法，对模糊性词语的情感词极性进行分析，通过建立文本向量空间，提出基于情感词极性权重序的属性离散化算法，对候选属性进行离散化处理.最后通过粗糙决策置信度模型，对文本最终情感类别进行判定.实验通过词极性判别、离散化、粗糙决策置信分类三个阶段，把各阶段得到的结果与其他方法进行对比，最后通过多种评价指标对情感分类的最终分类结果进行评判，实验结果证明了方法的有效性
%K 文本情感分类
%K 随机游走
%K 情感词极性
%K 离散化
%K 置信度
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4976.shtml