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Journal:运筹与管理（CSCD扩，FMS T2，北核）
Key Words:证据推理规则；多分类器融合；ＴＦＩＤＦ 权重；深度学习算法；集成学习算法
Abstract:该文针对汽车评论语料的情感二分类问题，提出一种基于证据推理规则的多分类器融合的情感分类方法。 在情感特征构建方面，通过实验对比不同特征模型对分类结果的影响，并改进传统的 ＴＦＩＤＦ 权重计算方法。 同时， 在此基础上使用 ＥＲ Ｒｕｌｅ 融合不同分类器进行文本情感极性分析，并考虑各分类器的权重和可靠度。 最后，爬取 汽车网站上的评论数据对上述方法进行测试，并用公开的中文酒店评论语料数据进行了验证，结果表明该方法能 够有效集成不同分类器的优点，与传统机器学习分类算法相比，其结果在 Ｒｅｃａｌｌ，Ｆ１ 值和 Ａｃｃｕｒａｃｙ 三个指标上得到 了提高，与目前流行的深度学习算法和集成学习算法相比，其结果总体占优。
Co-author:周雅婧,贺洋,方必和
First Author:周谧
Indexed by:Journal paper
Discipline:Management Science
Document Type:J
Volume:33
Issue:5
Page Number:161-168
Translation or Not:no
Date of Publication:2024-05-10