基于隱馬爾科夫模型的語義傾向性研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：以網(wǎng)絡(luò)評論為研究對象,試圖把隱馬爾科夫模型從已經(jīng)成功應(yīng)用的模式識別領(lǐng)域推廣到語義傾向性分析系統(tǒng).與傳統(tǒng)傾向性識別系統(tǒng)不同的是,此理論通過建立隱馬爾科夫分類模型,將未知文本進(jìn)行狀態(tài)序列化,得到文本中所有的詞語所對應(yīng)的傾向性,然后選定多數(shù)詞的傾向性來作為文本的總體語義傾向.實驗表明,當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)越全面,規(guī)模越大時,識別率越高.
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