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提出一种结合AB - SMOTE和C- SVM的中文倾向性句子识别算法.该算法先利用AB - SMOTE方法合成新样本,降低不平衡程度的同时也使数据具有更好的代表性,再对不同类别赋予不同的惩罚系数形成代价敏感的C - SVM分类器,充分结合了数据层和学习算法层方法的优点.实验结果表明,对酒店、笔记本电脑和书籍3个不平衡语料处理时,本算法能较有效解决不平衡问题,提高倾向性句子的识别精度.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2012
Issue： 3
Volume： 40
Page： 310-315
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