基于粗糙集与信息增益的情感特征选择方法

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为了提高情感特征提取的准确率,为高性能情感分析打下坚实的基础,提出了一种融合粗糙集与信息增益的情感特征选择方法.该方法借助信息增益判据选出高相关性的特征子集,再通过粗糙集剔除高冗余性的特征,从而得到最优的特征子集.在多个数据集上的测试表明,该方法可将若干经典方法的准确率提高4~9个百分点,是一种优秀的特征选择方法,对提升情感分析的整体性能有明显意义.
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