声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：王义,戴月明,
单位：江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122；
关键词：互信息,特征选择,正负相关性,词频信息,情感分析,
基金：国家自然科学基金资助项目(61572237)；；
针对互信息（MI）特征选择方法存在的正负相关性现象，以及未考虑特征项在不同类别内词频的问题，提出了一种混合互信息特征选择算法（hybrid mutual information，HMI）。引入逆文档频率系数和类间词频信息系数，使得整个文档中的词频信息以及每个类之间的词频信息得以有效利用；引入正负相关性系数，区分正相关性和负相关性并进行有效的利用。通过实验对比表明，混合互信息算法可以有效地提高特征选择的质量，进而提高文本情感分析的效果。
来源：2020年第2期
《计算机应用研究》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。