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领域实例迁移的交互文本非平衡情感分类方法
【作者】 田锋 兰田 CHAO Kuo-Ming 吴凡 郑庆华 高鹏达 西安交通大学陕西省天地网技术重点实验室 西安710049 西安交通大学电子与信息工程学院 西安710049 考文垂大学计算机科学与技术系 英国考文垂CVI2JH
【关键词】 交互文本 非平衡情感分类 多领域 实例迁移
【摘要】针对交互文本句子短、成分缺失、多领域下类分布不均衡导致的高维、特征值稀疏、正样本稀少的难点,提出面向目标数据集实例迁移的数据层面采样方法。该方法提出目标数据集和源数据集共性特征的Top-N信息增益和值占比函数,选择评价两个数据集实例相似度的特征;提出目标数据集和源数据集特征空间一致性处理方法,克服两者特征空间不一致的问题;提出分领域的实例选取与迁移方法,克服多领域下的类分布不均衡问题。实验结果表明：该方法有效缓解了交互文本的非平衡问题,使支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯、随机委员会4个经典分类算法的加权平均的接收者运行特征曲线（receiver operating characteristic,ROC）指标提升了11.3%。
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