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公开(公告)号：CN108829806A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810578907.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种跨事件新闻文本情感分析方法，包括：抓取若干篇用于训练的关于事件A、待分析情感的关于事件B的新闻文本；将事件A的每篇新闻文本的情感倾向进行标记；提取事件A、事件B的新闻文本的TF-IDF特征以形成文本特征矩阵XA和XB；利用迁移成份分析算法将事件A的文本特征矩阵XA、事件B的文本特征矩阵XB进行迁移学习，将XA和XB映射到高维空间，分别对应得到新的特征矩阵XA'和XB'；将人工情感标记进行标签化，形成用于训练的标签集合；将XA'、XB'和所述标签集合作为机器学习算法的输入，得到跨事件新闻文本情感分析模型。本发明采用迁移成分分析方法，将两个具有不同分布的事件的新闻文本文档进行迁移学习，可以提高跨事件新闻文本情感分析的准确度。
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