刘国
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：深圳大学计算机与软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金深圳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于最小闭包球的中文博客分类
- 2012年
- 提出一种基于近似最小闭包球原理的中文博客(Blog)话题分类方法。根据近似最小闭包球原理,将支持向量机的优化求解转换为近似最小闭包球求解,使得只需选择大规模数据集的一个核心子集参与分类器的训练过程,以提高Blog话题分类中大规模训练集的处理能力。在较大规模的Blog数据集上进行中文Blog特征选择及话题分类实验。实验结果表明,该方法不仅准确率可达到支持向量机同等的效果,且可减少训练时间,获得较好的Blog话题分类效果。
- 傅向华郭武彪刘国王志强
- 关键词：支持向量机数据挖掘新兴媒体
- 中文博客多方面话题情感分析研究被引量：18
- 2013年
- 博客是Web环境中个人表达观点和情感的一种重要载体,一般涉及较宽泛的话题,蕴含丰富的舆情信息。现有针对有关社会事件的用户产生内容进行情感分析的研究多数以篇章级为处理粒度,尚不能满足博客文本深度情感分析的需求。该文提出一种基于LDA话题模型与Hownet词典的中文博客多方面话题情感分析方法。该方法首先利用数据语料训练LDA话题模型,然后以滑动窗口为基本处理单位,利用训练好的LDA模型对博客文本进行话题识别与划分;在此基础上,基于Hownet词典对划分后的话题段落进行情感倾向计算。该方法有助于同时识别博客文本所涉及的多方面子话题及每个子话题上的情感倾向。实验结果表明,该方法不仅能获得较好的话题划分结果,也有助于改善情感分析的准确率。
- 傅向华刘国郭岩岩郭武彪
- 关键词：LDA模型
- 一种核心子集选择训练的大规模中文网页分类方法被引量：3
- 2011年
- 针对Web页面分类方法一般只能处理小规模数据的问题,提出一种核心子集选择训练的大规模中文网页分类方法.该方法通过将支持向量机的最优化求解问题转化为等价的近似最小闭包球求解问题,使得只需选择数据集的核心子集参与分类器训练;并且,在特征选择阶段采用改进的基于词性的互信息特征选择模型,有效提高Web页面分类的大规模数据处理能力.在搜狗实验室提供的大规模Web页面数据集上进行了实验,实验结果表明不仅准确率可达到支持向量机同等的效果,且训练时间大大减少;而对不均衡类别数据的测试结果表明,该方法在处理不均衡类别数的Web网页分类上也能获得很好的效果.
- 傅向华刘国陈冬剑
- 关键词：支持向量机
