文本情感分类中生成式情感模型的发展  

Development of generative model in text sentiment classification

作　　者：张辉[1,2] 刘奕群[1] 马少平[1] 

机构地区：[1]清华大学智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)计算机系,北京100084 [2]南京陆军指挥学院作战实验中心,南京210045

出　　处：《计算机应用研究》2014年第12期3521-3526,共6页Application Research of Computers

基　　金：国家"863"计划资助项目(2011AA01A207);国家自然科学基金资助项目(60903107;61073071)

摘　　要：描述了生成式模型的概念及它在文本情感分类领域的发展,分析了生成式情感模型的分类,着重研究了不同生成式情感模型之间的关联性,并对生成式模型中最有代表性的三类模型进行了介绍,最后对生成式情感模型发展以及未来趋势进行了总结。As an important research direction in text mining,this paper widely studied unsupervised and weak supervised generative models in text sentiment classification. It described the definition,classification and development of the generative model in text sentiment classification,focused on the relationship between the different generative sentiment models,with introduced the most representative models. Furthermore,it summarized the trends of the generative model and development in the future.

关 键 词：文本情感分类 主题模型 生成式情感模型 情感主题混合模型 

分 类 号：TP242.6[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]