面向不均衡数据与情感分析的特征选择研究

"大数据-算法-面向不均衡数据和情感词典构建的特征选择方法研究.pdf" 文本分类是人工智能领域中的核心研究课题，特别是在大数据时代，海量的文本信息需要被有效地处理和理解。然而，随着信息量的增长，文本特征空间的维度也在不断增加，这导致了分类任务的复杂性和难度。特征选择技术作为降低数据维度的有效手段，可以消除冗余和噪声特征，提高模型的性能和效率。 针对不均衡数据集的特征选择问题，本文提出了一种新的联合特征选择方法。不均衡数据集指的是类别比例严重失衡的数据集，其中一类样本数量远大于其他类。这种情况下，传统的特征选择算法可能会忽视少数类别的信息。论文中，研究者首先引入了类别加权策略，以增强小类别特征的重要性，从而避免模型过于偏向多数类。接着，通过计算类别方差，挑选出具有高类别区分能力的特征。最后，将这两种策略结合，创建了一个综合性的特征选择算法。实验证明，该算法在不均衡数据集上的分类性能，特别是对小类别的识别能力，显著优于常见的信息增益(IG)、卡方(CHI)和文档频率逆类别频率(DFICF)等方法。 在情感分析领域，情感词典的构建是关键步骤，它用于确定文本中的情感倾向。传统的情感词典构建通常依赖人工标注，而本文则提出了一种基于特征选择技术的情感词权重计算方法。作者假设词语情感权重与文本情感倾向有相关性，并改进了信息增益(IG)和卡方(CHI)算法，将它们应用到情感词权重的自动计算中。实验结果显示，这种方法不仅能够自动化地计算情感词的权重，而且使用这些权重构建的情感词库在文本情感分类任务上能显著提高分类精度，减少了对人工干预的依赖。 这篇研究论文探讨了如何在不均衡数据集和情感词典构建这两个问题中运用特征选择技术。通过创新的类别加权和方差统计策略，以及改进的特征选择算法，它为大数据环境下的文本分类和情感分析提供了新的解决方案，提高了算法的性能和适应性。