SFA 跨领域情感分类代码

提出了基于质心迁移的领域间情感分类方法，该方法利用源领域的标注文本对目标领域的大量未标注文本进行分类，选择一部分可信度高的文本加入到训练集，同时去除源领域中距离目标领域测试集质心较远的文本，通过迭代逐

针对目标领域带标签数据偏少的问题,综合运用半监督学习、BootStrapping、数据分组、AdaBoost、集成学习等策略与技术,提出了一种基于分组提升集成的跨领域文本情感分类方法.该方法首先利用少

主要对跨领域中文评论句中的各个评价对象所对应的观点表达的情感倾向进行研究。在结合单一领域特别是产品领域中情感分类的常用算法以及结合跨领域评论观点表达的特殊性的基础上,提出了基于词典资源和有监督机器学习

基于word2vec的跨领域情感分类方法，王勤勤，张玉红，情感分类是用于判断数据的情感极性，广泛用于商品评论，微博话题等数据。标记信息的昂贵使得传统的情感分类方法难以对不同领域的

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利用SVM法处理微博文本数据并对其进行情感分类（Python）

python机器学习方法进行情感分析，里面含有源码，以及详细的解释，代码测试过，是完全可以调出来运行的