一种基于松散条件下协同学习的中文微博情感分析方法

成果基本信息
关键词：	微博，情感分析，分类模型
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	其他	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	武汉理工大学	技术水平：	未评价
评价证书号：		评价单位：
评价日期：		评价证书号：

转化情况
转让范围：	合作开发	推广形式：	合作开发
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明涉及一种基于松散条件下协同学习的中文微博情感分析方法，包括：(1)构建初始已标注微博数据集L和未标注微博数据集U；(2)对已标注数据集L和未标注数据集U进行特征提取；(3)构造SVM分类器C1和LSTM分类器C2，利用已标注数据集L对C1、C2分别进行训练；(4)利用训练好的两个分类模型对未标注数据集U进行预测；(5)选择未标注样本加入到训练集，以修正分类模型。本发明的优点在于充分考虑了文本中不确定性和置信度这些信息量，从而能选取对两个分类模型最有帮助的样本数据进行人工标注以减少噪声样本的引入；并且分别从词法信息要素的角度和文本上下文相关的语法角度来构造协同学习的框架，提高分类的准确率

成果名称：	一种基于松散条件下协同学习的中文微博情感分析方法	关键词：	微博，情感分析，分类模型
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	其他
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：	武汉理工大学	学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	信息传输、计算机服务和软件业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	合作开发
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	合作开发	成果登记号：
成果简介：	本发明涉及一种基于松散条件下协同学习的中文微博情感分析方法，包括：(1)构建初始已标注微博数据集L和未标注微博数据集U；(2)对已标注数据集L和未标注数据集U进行特征提取；(3)构造SVM分类器C1和LSTM分类器C2，利用已标注数据集L对C1、C2分别进行训练；(4)利用训练好的两个分类模型对未标注数据集U进行预测；(5)选择未标注样本加入到训练集，以修正分类模型。本发明的优点在于充分考虑了文本中不确定性和置信度这些信息量，从而能选取对两个分类模型最有帮助的样本数据进行人工标注以减少噪声样本的引入；并且分别从词法信息要素的角度和文本上下文相关的语法角度来构造协同学习的框架，提高分类的准确率
联系人：	陈绪高	成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：	15296551147
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

一种基于松散条件下协同学习的中文微博情感分析方法

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