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随着互联网的发展,社交网络、电子商务等已经成为人们关注的焦点,对社交网络的文本进行情感倾向性分析和挖掘变得越来越重要。该文针对网络上的中文文本,提出一种基于文本纹理特征的情感倾向性分类方法。通过测试多种文本纹理特征对文本情感倾向性的影响,成功将文本纹理特征融入情感分类中。通过计算各类特征与文本的情感倾向性的相关度,对特征进行降维。相对于基于词频的情感倾向性分类方法,查准率平均提高了10%左右。 相似文献
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随着互联网和信息技术的迅速发展,网络上用户的评论信息越来越多。利用计算机技术分析网络中大规模文本的情感倾向,在政府的舆情分析和企业的产品评价智能回馈等应用中有着非常巨大的发展前景。文中着重研究了选取不同的文本特征对文本情感倾向性分类精度的影响。实验中所研究的不同文本特征主要包括情感词、形容词、副词、语气词和标点符号等。实验结果表明,选取情感词、形容词、副词作为特征项对情感分类具有较好的效果,在此基础上添加语气词和标点特征可以有效地提高情感分类的精度。该研究成果可用于社会舆情分析、垃圾博客过滤、商品评论与推荐、影视评价等领域。 相似文献
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