[发明专利]基于AdaBoost的跨语言情感资源数据识别方法在审
| 申请号： | 201410766618.9 | 申请日： | 2014-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN104462409A | 公开（公告）日： | 2015-03-25 |
| 发明（设计）人： | 卢玲;杨武;刘恒洋 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 重庆市前沿专利事务所(普通合伙) 50211 | 代理人： | 陈红 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于AdaBoost的跨语言情感资源数据识别方法，包括如下步骤：步骤1，建立情感资源数据识别模型，通过先验概率和条件概率来估计原始数据d对于类别的后验概率，由此判断原始数据d的类别；步骤2，将目标语言训练集翻译成源语言训练集，然后在联合训练集上运用AdaBoost的情感资源数据识别算法进行情感资源数据的训练，构造弱分类器；步骤3，通过设置滑动窗口更新训练集，训练最优弱分类器；最后得到适用于目标语言情感资源数据识别的分类器，形成最优分类器，从而识别特定语言情感资源数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 adaboost 语言 情感 资源 数据 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于AdaBoost的跨语言情感资源数据识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，建立情感资源数据识别模型，通过先验概率和条件概率来估计原始数据d对于类别的后验概率，由此判断原始数据d的类别；步骤2，将目标语言训练集翻译成源语言训练集，然后在联合训练集上运用AdaBoost的情感资源数据识别算法进行情感资源数据的训练，构造弱分类器；步骤3，通过设置滑动窗口更新训练集，训练最优弱分类器；最后得到适用于目标语言情感资源数据识别的分类器，形成最优分类器，从而识别特定语言情感资源数据。
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