【摘 要】
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针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0505500,2018YFB0505504);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金((16)重02)资助
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针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题,基于机器学习方法,开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础,应用两种机器学习模型开展建模实验,并分析不同特征对建模效果的影响。实验结果显示,两种模型的建模效果良好,适用于游客微博主题情感分析,其中最大熵模型效果略优于支持向量机。研究还表明,在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展,可以提高模型的建模效果。
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