计算机应用研究

作者：韩彤晖,杨东强,马宏伟,

单位：山东建筑大学计算机科学与技术学院,济南250100；

关键词：数据表达,统计特征,情感分类,

基金：国家社科基金资助项目(17BYY19)；国家教育部人文社科基金资助项目(15YJA740054)；；

数据表达方法和文本分类的效果密切相关。文本分类中常用的数据表达方法主要包括基于词典的共现频率方法、基于隐性语义空间（LSA/SVD）的方法、基于神经网络语言模型的方法。提出一种利用单词的统计特征创建文本分类中特征空间的表达方法。该方法利用单词的七种常见的统计特征，通过相关性分析选取相对独立的统计特征创建特征空间。该方法能够有效降低文本向量空间的维度，同时降低了语义空间内的计算复杂度。情感分类实验的结果表明，与现有的单词的数据表达方法相比，该方法能够显著提高分类算法的准确率和召回率。

来源：2019年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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