基于TF-IDF方法的文本人物群体人格分析方法
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  • 英文篇名:PERSONALITY ANALYSIS METHOD OF TEXT CHARACTER GROUP BASED ON TF-IDF
  • 作者:蔡天鸿 ; 邓金 ; 史国阳 ; 朱晋 ; 怀丽波
  • 英文作者:Cai Tianhong;Deng Jin;Shi Guoyang;Zhu Jin;Huai Libo;Intelligent Information Processing Laboratory, College of Computer Science and Technology, Yanbian University;
  • 关键词:TF-IDF ; 模拟情景 ; 文本特征 ; KNN ; 可信度
  • 英文关键词:TF-IDF;;Scene simulation;;Text character;;KNN;;Credibility
  • 中文刊名:JYRJ
  • 英文刊名:Computer Applications and Software
  • 机构:延边大学计算机科学与技术学院智能信息处理研究室;
  • 出版日期:2019-05-12
  • 出版单位:计算机应用与软件
  • 年:2019
  • 期:v.36
  • 基金:国家级大学生创新训练项目(ydcxcy 2018040)
  • 语种:中文;
  • 页:JYRJ201905008
  • 页数:4
  • CN:05
  • ISSN:31-1260/TP
  • 分类号:41-44
摘要
人物群体人格分析的社会需求日益迫切。提出一种基于TF-IDF方法的文本人物群体人格分析方法。通过模拟情景对志愿者做调查获取数据,再分别使用VSM技术、PCA技术、Wavelet技术提取志愿者的文本特征,得到三个特征空间。在三个空间里使用KNN分类方法获得九型人格分类的候选项,综合候选项获得志愿者们的人格判别分布。实验表明,该方法不但判别速度相较人类专家分类有了很大地提升,而且具有相当的可信度参考价值。这对未来人物群体人格分析会产生较大的影响。
        The social demands of character group personality analysis are more and more urgent. We proposed a personality analysis method of text character group based on TF-IDF. Volunteers were surveyed by simulating scenarios to obtain data. We adopted VSM, PCA and Wavelet technology to extract the text features of volunteers and got three feature spaces. KNN classification method was applied in three spaces to obtain the candidate for nine personality classification. Considering the candidate, we got the personality discriminant distribution of volunteers. Experimental results show that this method not only has a great improvement in discriminating speed compared with human expert classification, but also has considerable credibility and reference value. It has a great impact on the personality analysis of future characters.
引文
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