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提出一种基于非负矩阵分解(NMF、SNMF和WNMF)的中文倾向性句子识别算法.该算法首先构建倾向性特征矩阵,然后通过NMF、SNMF和WNMF算法分别来降维、提取潜在语义,最后采用支持向量机分类器识别中文倾向性句子.实验结果表明,与PCA和SVD相比,NMF、SNMF和WNMF算法能有效地降低维度、提取潜在语义,并提高倾向性句子识别的精度.
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福州大学学报：自然科学版
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2011
Issue： 2
Volume： 39
Page： 192-197
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