【摘 要】
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随着互联网高速发展,海量数据得到迅速累积,数据存储形式多元化,文本数据广泛易获取,如何最大程度有效挖掘这些文本数据中蕴藏的价值信息是值得深入研究的。本文首先展开介绍情感分类的主要流程知识,之后针对文本特征筛选阶段中不同的特征选择方法存在的不足提出对应的改进方法,并通过从微博网络平台所爬取的有关新冠疫苗主题文本数据进行文本的情感分类,对分类后各类别的文本结合LDA主题模型挖掘其中的情感主题,一方面不
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随着互联网高速发展,海量数据得到迅速累积,数据存储形式多元化,文本数据广泛易获取,如何最大程度有效挖掘这些文本数据中蕴藏的价值信息是值得深入研究的。本文首先展开介绍情感分类的主要流程知识,之后针对文本特征筛选阶段中不同的特征选择方法存在的不足提出对应的改进方法,并通过从微博网络平台所爬取的有关新冠疫苗主题文本数据进行文本的情感分类,对分类后各类别的文本结合LDA主题模型挖掘其中的情感主题,一方面不仅能够了解各个类别的情感主题聚焦点,另一方面也可以根据主题词是否表达清晰来反映出分类是否准确。故最后本文主要完成了以下工作:（1）针对传统的卡方统计特征选择算法存在“偏袒低频词”的缺陷从而结合TFIDF权值矩阵来提出TFIDF-CHI指标计算方法,通过数值模拟表明该方法可以运用到文本特征选择,后续提出利用分类评估指标AUC得分来完成特征选择阈值确定实验,基于该方法完成情感分类后继续对各类别的文本进行LDA主题挖掘。经过实例证明,该方法不仅避免了忽略高频词,而且最后主题展示清晰,侧面证明该算法有效地提升了分类器的分类效果。（2）CDW文本特征选择方法虽然可以筛选出具有强类别指示意义的特征词,但未考虑同频词的分布不同所带来的影响,因此结合变异系数CV来调整CDW方法提出构建ACDWCV筛选指标,实例分析结果证明该方法是有效的,在消极类别的查全率远超改进前的方法,且消极类别主题关键词更加全面清晰也可看出该方法能够较准确地识别出消极类别的文本。
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