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基于深度学习的文本情感分析方法研究随着社交媒体的兴起以及用户生成内容的爆炸增长，对大规模文本数据进行情感分析的需求与日俱增。
文本情感分析是一种将自然语言处理和机器学习相结合的技术，旨在自动识别和理解文本中的情感倾向。
近年来，深度学习模型在文本情感分析领域取得了显著的进展，并且成为了研究和应用的热点之一。
本文将就基于深度学习的文本情感分析方法进行综述，并对其研究现状和未来发展进行讨论。
一、基础知识介绍1.1 文本情感分析概述文本情感分析，又称为情感倾向分析，是指通过计算机技术对文本进行情感判断和分类的过程。
其目标是将文本分类为积极、消极或中性等情感类型。
情感分析可应用于情感监测、品牌舆情分析、用户评论情感分析等领域，对于企业决策和社会舆情分析起着重要作用。
1.2 深度学习简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通过多层神经网络的构建和训练来解决复杂的模式识别和数据分析问题。
与传统机器学习方法相比，深度学习模型以其强大的非线性拟合能力和自动特征学习能力在文本情感分析任务中表现出色。
二、基于深度学习的文本情感分析方法2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，具有一定的自然语言处理能力。
在文本情感分析领域，卷积神经网络通过卷积操作来捕捉文本中的局部特征，进而通过全连接层进行分类。
该方法在文本分类任务中取得了很好的效果。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，对于处理序列数据的任务特别有效。
在文本情感分析中，循环神经网络通过序列建模，能够较好地捕捉上下文信息，对于理解文本中的情感趋势非常有帮助。
然而，长时依赖问题限制了RNN模型的准确性。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）为了解决长时依赖问题，研究者提出了长短期记忆网络。
LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地记忆长期依赖关系，并且在文本情感分析中取得了较好的效果。
LSTM模型在多层结构的基础上，能够更好地处理文本中的复杂情感信息。
基于文本挖掘的情感分析研究情感分析是指通过对文本内容进行分析和分类，确定其中所包含的情感倾向。
基于文本挖掘的情感分析研究主要通过挖掘文本中的情感信息，利用机器学习、自然语言处理等技术，识别和提取文本中的情感信息，并进行情感倾向分析和分类。
本文将从情感分析的意义、方法和应用等方面进行探讨。
一、情感分析的意义情感分析可以帮助人们更好地理解和解读文本，揭示其蕴含的情感信息，为人们提供更准确和全面的信息。
在商业领域中，情感分析可以帮助企业了解顾客的情感态度，了解产品的市场反馈，帮助企业制定更有效的营销策略。
在社交媒体中，情感分析可以帮助人们追踪公众的情感倾向，了解舆论动态。
在政治舆情分析中，情感分析可以帮助政府和政治人物了解民众的情感态度，从而采取更合适的政策措施。
二、情感分析的方法情感分析的方法主要包括基于词典的方法和基于机器学习的方法两种。
1.基于词典的方法：基于词典的方法主要是通过构建情感词典，将文本中的词语与情感词典进行匹配，计算文本中情感词的出现频率和权重，从而确定文本的情感倾向。
这种方法的优势在于简单快速，但不足之处是难以处理文本中的语义、语境和否定等问题。
三、情感分析的应用情感分析在各个领域都有广泛的应用。
在社交媒体中，情感分析可以帮助企业监测和分析用户评论和观点，了解用户对产品和服务的满意程度，从而改进产品和服务质量。
在推荐系统中，情感分析可以根据用户的情感倾向进行个性化推荐，提高推荐准确度。
在舆情监测中，情感分析可以帮助政府和企业了解公众的情感态度和舆论动向，制定更合适的应对策略。
在金融领域中，情感分析可以对市场情绪进行预测，帮助投资者更准确地判断市场走向。
总结起来，情感分析是一项非常有意义的研究工作，可以帮助人们更好地理解文本内容、追踪舆论动向、改进产品和服务质量，对于商业和社会的发展具有重要作用。
同时，我们也应该承认情感分析仍然存在一些挑战，如处理多义性、否定和语义等问题，未来还需要进一步研究和改进相应的方法和算法，以提高情感分析的准确度和可靠性。
《基于CNN的中文评论情感分类研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，社交媒体和在线评论平台上的用户生成内容（UGC）呈爆炸性增长。
在这些海量的评论中，用户往往表达出不同的情感和态度，对产品、服务或事件进行积极或消极的评价。
因此，如何从这些大量的评论中自动识别情感成为了一个重要且具有挑战性的任务。
传统的情感分析方法通常基于手工构建的特征进行分类，然而这种方法难以处理大量的文本数据，也无法应对不断变化的词汇和表达方式。
近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果，为中文评论情感分类提供了新的解决方案。
二、相关研究在中文评论情感分类领域，许多研究者采用了不同的方法进行探索。
传统的情感分类方法主要依赖于人工提取的特征，如词袋模型、TF-IDF等。
然而，这些方法在处理复杂的情感表达时存在局限性。
近年来，基于深度学习的情感分类方法逐渐成为研究热点。
其中，CNN模型因其能够自动提取文本特征而受到广泛关注。
在中文评论情感分类中，基于CNN的方法能够更好地捕捉语义信息，提高分类准确性。
三、基于CNN的中文评论情感分类模型本研究提出了一种基于CNN的中文评论情感分类模型。
该模型主要包含以下几个部分：1. 数据预处理：将中文评论进行分词、去除停用词等操作，转化为计算机可处理的格式。
2. 嵌入层：将预处理后的文本转换为词向量，以便输入到CNN模型中。
3. 卷积层：通过卷积操作提取文本中的局部特征。
4. 池化层：对卷积层输出的特征图进行池化操作，降低维度，提取最重要的特征。
5. 全连接层：将池化层输出的特征输入到全连接层进行分类。
四、实验与分析1. 数据集：本研究采用了一个包含大量中文评论的数据集进行实验。
数据集包含了正面、负面和中性三种情感标签。
2. 实验设置：我们将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。
在训练过程中，我们使用了交叉验证的方法来调整模型参数并评估模型的性能。
3. 实验结果：实验结果表明，基于CNN的中文评论情感分类模型在本文所使用的数据集上取得了较高的准确率。
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言情感识别是人工智能领域中的一个重要研究分支，主要用于对人类情感的智能分析和处理。
近年来，随着互联网技术和大数据的迅速发展，情感识别在多个领域得到广泛应用，包括智能问答系统、人机交互、社交媒体分析等。
情感识别的研究方法主要分为基于文本和基于语音两种方式。
本文将重点探讨基于语音和文本的情感识别研究。
二、语音情感识别语音情感识别主要依赖于计算机技术和音频处理技术。
它通过对人类语音的分析和解释，推断出语音中所蕴含的情感信息。
在语音情感识别中，关键技术包括语音信号的采集、预处理、特征提取和分类器设计等。
（一）语音信号的采集与预处理在语音情感识别的过程中，首先要进行语音信号的采集和预处理。
语音信号采集的准确性和清晰度直接影响着情感识别的准确度。
因此，需要通过合适的音频设备和专业的预处理方法，保证信号的质量。
常见的预处理方法包括去噪、归一化等。
（二）特征提取特征提取是语音情感识别的关键步骤。
通过对语音信号进行频谱分析、声学特征提取等手段，提取出反映情感的关键特征，如音调、语速、音色等。
这些特征对于后续的情感分类具有重要的指导意义。
（三）分类器设计分类器设计是实现语音情感识别的核心环节。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
通过训练大量的情感样本，建立分类模型，进而实现情感的自动识别。
三、文本情感识别与语音情感识别不同，文本情感识别主要通过对文本内容进行分析，挖掘其中的情感信息。
在文本情感识别中，关键技术包括文本预处理、特征提取和情感分析等。
（一）文本预处理文本预处理是文本情感识别的第一步。
主要包括去除无关信息、分词、去除停用词等操作，为后续的情感分析提供基础数据。
（二）特征提取特征提取是文本情感识别的关键环节。
通过词频统计、词性标注、语义分析等方法，提取出文本中与情感相关的关键特征，如词语的语义倾向、句子的情绪表达等。
（三）情感分析情感分析是对提取出的特征进行综合分析和判断的过程。
自然语言处理实训课程学习总结文本分类与情感分析技术研究近年来，随着互联网时代的来临，大量的文本数据在网络上不断涌现。
而有效地进行文本分类和情感分析，对于理解用户需求、产品推荐以及舆情分析等方面都具有重要意义。
自然语言处理实训课程为我们提供了学习这些技术的机会。
在本次自然语言处理实训课程中，我们系统地学习了文本分类和情感分析技术。
首先，我将介绍文本分类技术的研究内容和学习经历。
一、文本分类技术的研究内容在文本分类技术的学习中，我们首先学习了基本的文本预处理技术，包括数据清洗、分词、词向量表示等。
通过对文本数据进行清洗和分词，可以将多篇文本处理成计算机能够理解和处理的形式。
而词向量表示则可以将每个词语表示为一个向量，从而更方便地进行后续的计算和分析。
其次，我们学习了常见的文本分类算法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
这些算法具有不同的特点和适用场景，通过学习它们的原理和应用，我们可以更好地选择适合的算法来进行文本分类任务。
最后，我们进行了实际的文本分类实验，实践了从数据准备到模型训练和评估的全过程。
通过实验，我们深入了解了文本分类技术的实际应用和不同算法的性能对比，进一步提升了我们的实践能力和问题解决能力。
二、情感分析技术的研究内容在情感分析技术的学习中，我们首先了解了情感分析的基本概念和应用场景。
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别和分析文本中蕴含的情感倾向的方法，可以帮助我们了解用户的情感态度和情绪变化。
接着，我们学习了情感分析的主要方法和模型，包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
不同的方法适用于不同的情感分析场景，我们通过学习它们的原理和实际应用案例，进一步了解了情感分析技术的发展和应用前景。
最后，我们进行了情感分析的实践项目，通过实际的文本数据，构建情感分析模型，并对其进行评估和优化。
这个实践项目不仅提升了我们的实践能力，还加深了我们对情感分析技术的理解和掌握程度。
文本分类算法毕业论文学院：计算机科学与技术学院专业：电子信息科学与技术论文题目：基于半监督的文本分类算法摘要随着Internet的出现，大量的文字信息开始以计算机可读的形式存在，以传统的手工方式对这些信息进行组织整理既费时费力且效果不理想。
文本分类作为处理和组织大量文本数据的关键技术，可以利用机器来对文本进行分析整理，使用户从繁琐的文档处理工作中解放出来，并能极大地提高了信息的利用率。
文本分类是指分析文本内容并按一定的策略把文本归入一个或多个合适的类别的应用技术。
而作为信息过滤、信息检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书馆等领域的技术基础，文本分类技术有着广泛的应用前景。
本文首先介绍了文本分类的背景，文本分类所用的半监督算法及文本分类的几个关键技术。
然后鉴于高分类精度需要大规模己标记训练集而已标记文档缺乏，利用未标识文档进行学习的半监督学习算法己成为文本分类的研究重点这一情况，着重研究了半监督分类算法。
最后本文设计了一个文本分类原型系统，为保证分类的准确性，采用了不同的标准数据集进行测试，并评价了其分类的性能。
通过以上实验表明，当有足够的己标识文档时，本算法与其它算法性能相当，但当已标识文档很少时，本算法优于现有的其它算法。
关键词:文本分类；半监督学习；聚类；EM；KNNABSTRACTWith the emergence of Internet, a large number of text messages began to exist in the form of computer-readable, to the traditional manual way for organizations to collate the information is time-consuming effort and the result is not satisfactory. As the key technology in organizing and processing large mount of document data, Text classification can use the machine to collate the text analysis, allowing users from the tedious work of document processing liberated and can greatly improve the utilization of information. Text classification is a supervised leaning task of assigning natural language text documents to one or more predefined categories or classes according to their contents. Moreover, text classification has the broad applied future as the technical basis of information filtering, information retrieval, search engine, text database, and digital library and so on..This thesis firstly introduces the background of the text classification, text classification using semi-supervised algorithm and a few key technologies about text classification. Secondly considering the contradiction of deadly need for large labeled train-set to obtain high classification accuracy and the scarcity of labeled documents，this thesis emphasizes on improvement of Semi-supervised classification algorithms，Finally we design a document classification system. In order to ensure the accuracy of classification, using a data set different standards for texting and evaluation of the performance of their classification. The experiments above showed the superior performance of our method over existing methods when labeled data size is extremely small. When there is sufficient labeled data，our method is comparable to other existing algorithms.Keywords: text classification; semi-supervised leaning; clustering; EM; KNN目录1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2本文的内容组织 (2)2 半监督学习 (3)2.1半监督学习的概念及意义 (3)2.2半监督学习的研究进展 (4)2.3半监督学习的方法 (5)2.3.1协同训练(Co-training) (5)2.3.2自训练 (6)2.3.3半监督支持向量机（S3VMs） (7)2.3.4基于图的方法（Graph-Based Methods） (8)2.4本章小结 (9)3 文本分类 (10)3.1文本分类的概念及意义 (10)3.2文本分类的国内外研究情况 (10)3.3文本分类的关键技术 (11)3.3.1文本特征生成 (12)3.3.2特征选择与降维 (14)3.3.3权重计算 (16)3.3.4文本分类技术 (17)3.3.5文本分类技术性能评价 (22)3.4本章小结 (25)4 基于EM和KNN的半监督文本分类 (27)4.1引言 (27)4.2相关工作 (27)4.2.1聚类分析 (27)4.2.2 EM算法 (30)4.2.3 KNN算法 (31)4.3基于EM和KNN的半监督文本分类算法 (31)4.3.1问题描述 (32)4.3.2算法思想 (32)4.3.3基于EM算法的聚类分析 (33)4.3.4基于Knn算法的分类 (35)4.3.5算法步骤 (36)4.4算法效率分析 (37)4.5本章小结 (38)5 实验与分析 (39)5.1实现EM-KNN算法 (39)5.1.1实验平台 (39)5.1.2算法实现及流程图 (39)5.2实验结果与分析 (43)5.3小结 (43)总结 (44)参考文献 (45)翻译部分 (48)英文原文 (48)中文译文 (54)致谢 (61)1 引言1.1课题背景随着信息技术的发展，互联网数据及资源呈现海量特征，而且，越来越多的信息以电子文本的形式存在。
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能和人机交互技术的不断发展，情感识别在各种应用场景中显得尤为重要。
其中，基于语音和文本的情感识别是情感分析领域中的两个主要方向。
本文将介绍基于语音和文本的情感识别的基本概念、应用背景和研究意义，重点分析该领域的国内外现状和发展趋势。
二、基于文本的情感识别研究2.1 研究方法基于文本的情感识别主要通过分析文本内容，提取情感特征，进而判断文本所表达的情感。
常用的方法包括基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法通过训练大量带有情感标签的文本数据，学习情感分类模型，具有较高的准确性和泛化能力。
2.2 实际应用基于文本的情感识别在社交媒体分析、产品评论分析、舆情监测等领域具有广泛应用。
例如，通过对社交媒体中用户发表的言论进行情感分析，可以了解公众对某事件的看法和态度；通过对产品评论进行情感分析，可以了解消费者对产品的满意度和意见反馈。
三、基于语音的情感识别研究3.1 研究方法基于语音的情感识别主要通过分析语音信号的声学特征、韵律特征等，提取情感特征，进而判断说话人的情感状态。
常用的方法包括基于传统特征工程的方法和基于深度学习的方法。
其中，深度学习的方法通过构建神经网络模型，自动提取语音信号中的情感特征，具有较高的准确性和鲁棒性。
3.2 实际应用基于语音的情感识别在智能客服、智能驾驶、心理健康评估等领域具有广泛应用。
例如，在智能客服中，通过分析用户的语音信号，可以判断用户的情绪状态，从而提供更加贴心的服务；在智能驾驶中，通过分析驾驶员的语音信号，可以实时监测驾驶员的情绪状态，提高驾驶安全性；在心理健康评估中，通过分析个体的语音信号，可以了解个体的情感状态和心理特点。
四、国内外研究现状和发展趋势国内外在基于语音和文本的情感识别方面均取得了显著的成果。
然而，目前仍存在许多挑战和问题需要解决。
例如，如何提高情感识别的准确性和鲁棒性、如何处理不同文化背景下的情感表达差异等。
《基于深度学习的方面级情感分析研究》一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用领域，其主要目标是判断和分析文本、句子或词汇所蕴含的情感色彩。
传统的情感分析研究主要集中在整个文本的情感倾向判断上，然而在许多应用场景中，人们往往需要对文本的某个或某些具体方面进行情感分析，即方面级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis，ABSA）。
本文旨在研究基于深度学习的方面级情感分析技术，通过挖掘文本的细粒度情感信息，为实际应用提供更加精准的情感分析结果。
二、深度学习在方面级情感分析中的应用深度学习技术为方面级情感分析提供了新的思路和方法。
在传统的情感分析中，往往需要手动提取特征，而深度学习技术可以自动从原始数据中学习到有用的特征表示，从而提高了情感分析的准确性和效率。
在方面级情感分析中，深度学习技术主要应用于以下几个方面：1. 词汇和句子的情感极性判断。
通过训练深度学习模型，使其能够从大量文本数据中学习到词汇和句子的情感极性信息，从而判断出文本中各个方面的情感倾向。
2. 方面级情感提取。
通过使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以从文本中自动提取出与特定方面相关的情感信息，从而实现方面级情感分析。
3. 情感分类和情感强度判断。
通过使用深度学习模型对文本进行分类和回归分析，可以判断出文本的情感分类和情感强度信息，从而为方面级情感分析提供更加全面的信息。
三、基于深度学习的方面级情感分析模型本文提出了一种基于深度学习的方面级情感分析模型，该模型主要包括以下部分：1. 数据预处理。
将原始文本数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理操作，以便后续的模型训练和分析。
2. 特征提取。
使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，从预处理后的文本数据中自动提取出有用的特征信息。
3. 方面级情感提取。
将提取出的特征信息输入到注意力机制等模型中，对与特定方面相关的情感信息进行筛选和提取。
文本分类技术在论文分析中的应用研究随着互联网的普及，文本数据量爆炸式增长，对于人工处理文本数据的能力有限，现有的处理方法已经越来越难以满足实际需求。
而文本分类技术可以帮助人们更有效、快速地处理海量文本数据，成为学者和研究工作者的重要利器之一。
在此基础上，本文将介绍文本分类技术的定义、分类流程、应用领域以及在论文分析中的应用场景与实践研究。
一、文本分类技术的定义与分类流程文本分类技术又称为“主题建模技术”或“文本挖掘技术”，是指根据文本内容将文本分类于不同的类别中。
常见的文本分类包括垃圾邮件过滤、情感分析、语言识别、主题分类等。
文本分类技术通常能够自动从文本数据中提取出特征关键词，并将文本数据自动归类于正确的类别之中。
在进行文本分类时，一般先对原始文本数据进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干提取等步骤，之后进行特征抽取，比如统计每个文本各个特征词的出现频率、TF-IDF（词频-倒排文档频率）等，最后将这些特征向量进行分类预测。
文本分类技术也可以分为有监督和无监督两种方式。
对于有监督学习模型，需要先收集一定数量的已标记数据作为训练集，从中找出模型所需特征，并根据训练数据中的标签和特征学习模型。
而对于无监督学习模型，则不需要事先提供标注数据，通过计算统计模型和聚类模型等方法，将文本进行聚类或分类。
二、文本分类技术的应用领域文本分类技术已广泛应用于各个领域，包括搜索引擎、社交网络、电商平台、金融、医疗、法律、新闻传媒等等。
以搜索引擎为例，搜索引擎是通过对搜索用户输入的关键词快速检索所有相关网页，并对这些网页进行智能排序和过滤，使用户能够快速找到所需信息。
文本分类技术可以帮助搜索引擎对所有网页进行分类，将搜索出的网页快速归类，以便于用户更快速地找到自己需要的信息。
在金融领域，文本分类技术可以用于分析新闻报道、公告信息，辅助投资决策；在医疗领域，文本分类技术可以用于识别和分类病历、医疗报告，实现辅助诊断和治疗等。
硕士学位论文基于内容和情感的文本分类方法研究A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements forthe Degree of Master of EngineeringResearch on Text Classification Methods Based on Content and EmotionCandidate : Zhang ChaoyangMajor :Industrial EngineeringSupervisor :Associate Professor Huang JinguoHuazhong University of Science &TechnologyWuhan 430074, P.R. ChinaJanuary 2013独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本论文属于保密□, 在_____年解密后适用本授权书。
不保密□。
（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要文本分类在自然语言处理、信息组织、内容过滤等领域都有着广泛的应用。
传统的K最邻近法具有简单、强壮、无参数、分类精度高的优点，但它需要计算一个新文本和所有训练文本的距离，因而需要大量的计算时间。
针对这一问题，本文在使用K最邻近法之前先使用聚类方法对数据进行预处理，具体做法是使用CHAMELEON算法把训练集中的每个类聚成多个小簇，计算小簇的质心得到广义实例集，找到与未知文本最近的k1个广义实例，再用回溯法找到这k1个广义实例所代表的原始文本，从这些原始文本中找到与未知文本最近的k2个文本，用它们投票表决未知文档的归类。
在Tan语料库和复旦语料库上的实验表明该方法能够达到与传统KNN相同的分类精度和召回度，而运行时间只需要KNN的十分之一左右。
在网络购物中消费者对商品的评论已成为电子商务信任机制的重要组成部分，但大多数电子商务网站还不能从语义层面上自动区分好评与差评。
本文以《知网》情感词为种子词汇，提出了一种基于条件随机场的Bootrapping情感词挖掘算法，并利用互信息将这些情感词分为正面和负面两类。
根据句子中包含正面和负面情感词的数目将电子商务网站上的图书评论自动分为好评和差评。
对2026条图书评论作分类实验，正确率将近82%，说明了算法的有效性。
分词和特征项选择是文本分类的前期准备工作。
本文通过在微软研究院提供的中文语料上做分词实验发现条件随机场要优于隐马尔可夫模型。
信息增益、互信息、期望交叉熵和卡方统计量是四种特征选择的方法，本文的对比实验表明信息增益和卡方统计量这两种方法在文本分类中表现较好。
关键词：文本分类；情感挖掘；中文分词；特征项选择；隐马尔可夫；条件随机场AbstractText classification has a wide range of applications in the field of natural language processing, information organization and content filtering. Traditional K Nearest Neighbor method is simple, strong and free parameters,and can reach high classification accuracy, but it needs to calculate the distance between a new text and all of the training texts, thus it requires a lot of computing time. According to this problem,texts are clustered before using KNN.First each class of the training set is clustered by CHAMELEON algorithm,centers of these clusters are token as generalized instance sets.Then we search k1 nearest neighbors of the unknown document from generalized instance sets.Finally KNN is employed on the unknown document and the original training texts who generate those k1 generalized instances.Experiments on Tan corpus and Fudan corpus have shown that this method can achieve the same precision and recall as traditional KNN, but offers a much lower computational cost.Consumer product reviews have become an important part of the e-commerce trust mechanism,most sites can’t divide reviews into praise and poor based on semantics.With HowNet emotional words as seed vocabulary, this paper proposed a Bootrapping mining algorithms of emotional words based on Conditional Random Fields. Then emotional words were divided into praise and poor in the light of mutual information. According to the number of positive and negative emotion words that contained in a sentence, book reviews on the e-commerce site were divided into good and bad basis. 2,026 book reviews were tested, and 82% of them were divided correctly, indicating the effectiveness of this algorithm. Segmentation and feature selection is the preliminary work for text classification. Experiment on the Chinese corpus provided by Microsoft Research proved that Conditional Random Fields is superior to Hidden Markov Model. Information Gain, Mutual Information, Expected Cross Entropy and the chi-square statistic are four feature selection methods, our contrast experiments show that Information Gain and chi-square statistic have nice performance in text classification.keywords: Text Categorization; Emotion Mining; Chinese Word Segmentation;Feature Selection; Hidden Markov Model; Conditional Random Fields目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论1.1课题研究意义 (1)1.2研究现状 (2)1.3本文组织结构 (6)2 相关技术研究2.1中文分词 (7)2.2隐马尔可夫模型 (9)2.3条件随机场模型 (12)2.4本章小结 (16)3 基于内容的文本分类3.1文档向量空间模型 (17)3.2 CHAMELEON聚类 (20)3.3带回溯的广义实例文本分类算法 (21)3.4分类实验 (23)3.5本章小结 (28)4 基于情感的书评分类4.1分词算法实验对比 (29)4.2基于条件随机场的新词发现 (2)4.3自举法搜集情感词 (4)4.4基于情感词的书评分类 (7)4.5本章小结 (8)5 总结与展望 (40)致谢 (41)参考文献 (42)附录攻读学位期间发表论文目录 (14)1 绪论1.1课题研究意义基于内容的文本分类工作是指在给定一组带有类别标签的文本集的情况下，确定一个新文本属于哪一类别，它在知识管理、垂直搜索、文本过滤等领域都有重要应用。
尤其是在互联网时代，随着电子文档数量的级数增涨，自动化文本分类受到人们特别的关注。
正如图1.1所示，谷歌搜索引擎对互联网上的新闻进行了分类整理，极大地方便了网民浏览到自己感兴趣的内容。
很多时候需要将文本分为正常和非正常两类：邮箱服务提供商需要根据邮件内容识别哪些是正常邮件，哪些是垃圾或广告邮件，搜索引擎也需要对色情暴力等不良信息网站进行识别，还有一些论坛、社交网站要识别出哪些发贴是正常发贴，哪些是机器发贴，并将机器发贴删除掉。
图1.1 谷歌对新闻资讯的分类根据一个文本所属的类别数目可以分为单标签分类和多标签分类；根据类别的层次又可分为单层分类和多层分类。
