基于集成分类器动态选择策略的文本情感分类方法

摘要

本发明属于机器学习技术领域，具体涉及基于集成分类器动态选择策略的文本情感分类方法。包括如下步骤：S1，采集电影评论信息，根据评论内容进行情感标签，不同程度的情感态度分属多个类别；S2，对已经标签的评论内容的文本集合中，所有的文本进行预处理；S3，利用集成分类器动态选择策略建立文本情感分类模型；S4，根据测试集评论的k个近邻验证集评论在对应候选池中的分类器上的准确率，选择分类器形成分类器集合；S5，采用聚合方法将选择完成的分类器集合组合成多分类器，得出最终输出。本发明具有能够有效地处理文本情感分类中多分类问题且预测精度高的特点。