【摘 要】
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近些年来,情感分类在自然语言处理研究领域获得了显著的发展.然而,大部分已有的研究都基于大规模标注样本的分类情况.实际情况下,收集标注样本是一件费时费力的事情.本文在基
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215006
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近些年来,情感分类在自然语言处理研究领域获得了显著的发展.然而,大部分已有的研究都基于大规模标注样本的分类情况.实际情况下,收集标注样本是一件费时费力的事情.本文在基于少量标注样本的基础上,研究和探讨基于主动学习的情感分类,即主动挑选"优质"的样本进行标注和学习.本文采用了四种不同的学习策略实现主动学习,分别为不确定性、代表性、差异性和特征信息量.实验验证了主动学习对于情感分类的有效性并详细分析了四种策略在基于情感分类的主动学习过程中所发挥的作用.
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