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1. 流形上的k最近邻分类方法
文志强 胡永祥 朱文球
计算机应用    2012, 32 (12): 3311-3314.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03311
摘要863)      PDF (777KB)(537)    收藏
针对分类数据中存在噪声样本和维数问题,提出了流形上的k最近邻方法。首先,利用贝叶斯公式对经典k最近邻方法进行扩展,并采用核概率密度方法估计样本的局部联合概率密度;其次,建立噪声样本点对模型,并构建改进的边际本征图和相应的权值矩阵,通过定义目标函数寻找最优降维映射矩阵;最后,提出一个完整的流形上k最近邻算法。与6种经典方法在12个常用数据集上的实验比较表明,在大多数情况下所提方法的分类性能要优于其他方法。
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2. 中文基础情感词词典构建方法研究
柳位平 朱艳辉 栗春亮 向华政 文志强
计算机应用    2009, 29 (10): 2875-2877.  
摘要1079)      PDF (560KB)(2660)    收藏
词语的情感倾向判别是文章语义情感倾向研究的基础工作。利用中文情感词建立一个基础情感词典,为专一领域情感词识别提供一个核心子集,能够有效地在语料库中识别及扩展情感词集,并提高分类效果。在中文词语相似度计算方法的基础上,提出了一种中文情感词语的情感权值的计算方法,并以HOWNET情感词语集为基准,构建了中文基础情感词典。利用该词典结合TF-IDF特征权值计算方法,对中文文本情感倾向进行判别,实验结果表明,该方法取得了不错的分类效果。
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