胡 杨，冯旭鹏，黄青松,3，付晓东，刘 骊，刘利军

(1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500；2. 昆明理工大学 教育技术与网络中心，云南 昆明 650500；3. 云南省计算机技术应用重点实验室,云南 昆明 650500)

面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型

胡 杨1，冯旭鹏2，黄青松1,3，付晓东1，刘 骊1，刘利军1

(1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500；2. 昆明理工大学 教育技术与网络中心，云南 昆明 650500；3. 云南省计算机技术应用重点实验室,云南 昆明 650500)

由于短文本极稀疏性和特征分散的特点，短文本的情感分类效果总是不及篇章文本的情感分类，针对此问题，该文提出面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型。模型首先从特征点互信息，情感指向相似度，主题归属差异值三个维度整合计算情感特征的关联度，然后根据特征关联度建立拓扑聚合图模型，通过在图上求解强联通分量聚合高关联度情感特征，从大量未标注语料中提取相似特征对训练集特征进行补充，同时降低训练空间维度。实验将模型应用于短文本情感分类，与基准算法对比能提高分类准确率和召回率分别达0.03和0.027。验证了模型在缓解短文本极稀疏性和特征分散问题上的效果。

短文本；情感分类；特征关联度；强联通分量；拓扑聚合

1 引言

随着科学和网络技术的发展以及时代的进步，互联网在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。而随着智能手机，平板电脑进入人们的日常生活，在微博、微信、社交网络、电子商务网站和各类服务平台上，以短评论和微博等各种形式存在的短文本信息大量出现且数量还在快速增长。……