陈振伟
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：福建省科技创新平台建设项目福建省自然科学基金更多>>
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- 基于非负矩阵分解的中文倾向性句子识别
- 2011年
- 提出一种基于非负矩阵分解(NMF、SNMF和WNMF)的中文倾向性句子识别算法.该算法首先构建倾向性特征矩阵,然后通过NMF、SNMF和WNMF算法分别来降维、提取潜在语义,最后采用支持向量机分类器识别中文倾向性句子.实验结果表明,与PCA和SVD相比,NMF、SNMF和WNMF算法能有效地降低维度、提取潜在语义,并提高倾向性句子识别的精度.
- 廖祥文陈振伟
- 关键词：NMF
- 结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别被引量：2
- 2012年
- 提出一种结合AB-SMOTE和C-SVM的中文倾向性句子识别算法.该算法先利用AB-SMOTE方法合成新样本,降低不平衡程度的同时也使数据具有更好的代表性,再对不同类别赋予不同的惩罚系数形成代价敏感的C-SVM分类器,充分结合了数据层和学习算法层方法的优点.实验结果表明,对酒店、笔记本电脑和书籍3个不平衡语料处理时,本算法能较有效解决不平衡问题,提高倾向性句子的识别精度.
- 陈振伟廖祥文
- 关键词：中文C-SVM
