【摘 要】
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为解决TF-IDF模型表达情感信息不足的问题,提出一种情感Senti模型,通过该模型提取文本中的情感信息,包括句子中积极/消极的情感词、否定词、转折词以及程度副词,考虑标点符号
【机 构】
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上海理工大学管理学院,金陵科技学院软件工程学院
【基金项目】
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国家社会科学基金“基于大数据关联分析的中国雾霾污染问题统计研究”(15BTJ017),上海高校智库内涵建设计划(战略研究)项目“基于云电子商务的上海市数字资源共享战略研究”,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室开放课题“大数据挖掘服务平台的数据管理与算法管理理论研究”
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为解决TF-IDF模型表达情感信息不足的问题,提出一种情感Senti模型,通过该模型提取文本中的情感信息,包括句子中积极/消极的情感词、否定词、转折词以及程度副词,考虑标点符号在句子中起到的情感作用,利用情感词典和语义规则提取情感信息,生成相应的情感矩阵。在此基础上,与TF-IDF模型进行拼接,形成混合向量模型。实验结果表明,与只运用TF-IDF模型相比,混合向量模型精确度更高,具有较好的分类效果。
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