基于限制玻尔兹曼机的无极性标注情感分类研究

摘要

已有的网络评论情感分类算法都需要手工标注词汇情感倾向,然而网络评论具有表达形式自由、模式多变、词汇更新速度快等特点,手工标注的方式适应能力较低。为解决上述问题,结合限制玻尔兹曼机和相似差异向量运算,通过降低向量相似度,强调其差异性的方式,提出基于限制玻尔兹曼机的无词汇标注情感分类算法。实验表明,该算法虽褒义精确度稍低于支持向量机,但是在贬义精确度上优于支持向量机,并且不需要进行词汇情感倾向标注,降低了算法的复杂度,提高了泛化能力。