公开(公告)号：CN114331628A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111668469.9

申请日：2021-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李科 ,  陈畴镛 ,  张忠良 ,  周青 ,  冯明 ,  茹建明

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/906 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明公开了一种基于在线评论情感识别的多分类器产品排序方法及系统，方法包括如下步骤：步骤1：采集消费者备选产品的相关数据；步骤2：对步骤1采集的数据进行预处理；步骤3：构建基于支持向量机的情感识别分类器组并计算情感得分；步骤4：构建产品排序方法，得到备选产品排序结果。本发明在建立多分类器的情感识别模型的基础上，进行了在线评论的各属性情感得分计算，通过消费者给出的属性权重，比较各个消费者备选产品的得分从而形成产品排序结果。

公开(公告)号：CN112699239A

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN202011635475.X

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张忠良 ,  费秦君 ,  雒兴刚 ,  蔡灵莎 ,  茹建明

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284 ,  G06K9/62 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体涉及基于集成分类器动态选择策略的文本情感分类方法。包括如下步骤：S1，采集电影评论信息，根据评论内容进行情感标签，不同程度的情感态度分属多个类别；S2，对已经标签的评论内容的文本集合中，所有的文本进行预处理；S3，利用集成分类器动态选择策略建立文本情感分类模型；S4，根据测试集评论的k个近邻验证集评论在对应候选池中的分类器上的准确率，选择分类器形成分类器集合；S5，采用聚合方法将选择完成的分类器集合组合成多分类器，得出最终输出。本发明具有能够有效地处理文本情感分类中多分类问题且预测精度高的特点。