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基于SVM的中文新闻评论的情感自动分类研究
引用本文:梁坤,古丽拉·阿东别克. 基于SVM的中文新闻评论的情感自动分类研究[J]. 数字社区&智能家居, 2009, 0(13)
作者姓名:梁坤  古丽拉·阿东别克
作者单位:新疆大学信息科学与工程学院;
摘    要:情感分类是一项具有较大实用价值的分类技术,它可以在一定程度上解决网络评论信息杂乱的现象,方便用户准确定位所需信息。目前针对中文情感分类的研究相对较少,该文考虑将一些网络评论进行情感分类,判断一篇评论是正面还是反面。文本分类的机器学习方法较多,该文采用支持向量机的方法进行分类。该文特点在于采用具有语意倾向的词并综合其词性作为特征项,采用TF-IDF的值作为特征项权值。实验表明,用这种方法对网上的一些评论进行分类可以达到一个高的准确率。

关 键 词:情感分类  语义倾向度  支持向量机  

Research on Sentiment Classification of Chinese Reviews Based on SVM
Affiliation:Information Science and Engineer College;XinJiang University;Ulmqi 830046;China
Abstract:Sentiment classification is a classification technology which has many useful applications.to a certain extend,it can solve the clutter of network reviews,in order to facilitate the users to precisely define the necessary information.Up to now,most research of sentiment clas-sification is on English reviews,and little work has been done on Chinese reviews.In this paper,we will introduce how to apply SVM to solve sentiment classification problems.Its main target is to determine whether the reviews is positiv...
Keywords:sentiment classification  semantic tendency  support vector machine  
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