语义理解增强的Bayesian-Boosting情感分析

"基于语义理解的Bayesian-Boosting情感分类 (2010年)" 这篇2010年的论文发表在《广西师范大学学报：自然科学版》上，主要探讨了将语义理解与统计学方法融合应用于文本情感分类的新颖机器学习算法。论文作者包括沈剑平、王轩、于成龙和李鑫鑫，他们来自哈尔滨工业大学深圳研究生院的计算机应用研究中心。 在情感分类任务中，传统的方法通常依赖于统计学特征，如词频和词袋模型。然而，这篇论文提出了一个创新的策略，它结合了语义理解，以提高分类的准确性。首先，算法通过提取文本中的情感词汇作为特征，这些词汇能反映文本的情感色彩。然后，运用统计学方法为这些特征分配初始权重，这一步可能涉及到词频统计或其他相关的概率估计。 接下来，论文的关键创新在于通过分析文本的语义结构来调整特征权重。语义理解在这里起到了关键作用，它能够识别词汇在特定上下文中的情感倾向，例如，某些词汇在不同情境下可能具有不同的情感色彩。通过对这些语义关系的理解，算法能够更准确地评估每个特征对分类的影响。 最后，论文采用了Bayesian算法和基于Bayesian的Boosting算法进行分类。Bayesian算法是一种概率统计方法，它利用先验知识和观测数据来更新模型参数，而Boosting是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器构建强分类器。在本论文中，Boosting算法以Bayesian分类器为基础，通过迭代和权重调整，增强了对情感分类的性能。 实验结果显示，基于语义理解的Bayesian分类算法相比于纯统计学的Bayesian分类器，其分类准确率有所提升。而结合了语义理解的Bayesian-Boosting算法表现最为出色，分类准确率高达90%，这表明语义理解和统计学习的结合能够显著提升情感分析的性能。 关键词涵盖了语义理解、Bayesian方法、Boosting算法以及情感分类。这篇论文对于理解如何利用自然语言处理技术和统计学方法进行情感分析具有重要意义，特别是在减少对大量训练样本的依赖和减轻领域知识的需求方面。这种方法在诸如自动文摘、商品推荐、自动问答等实际应用场景中具有广泛的应用潜力。