【摘 要】
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情感倾向分析本质上可以看作是一个情感极性分类问题.在海量数据处理的大背景下,为了提高文本情感判断的准确率,提出了一种结合潜在语义分析LSA（Latent Semantic Analysis）和支
【基金项目】
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湖南大学湖南省自然科学基金(13JJ4038);湖南大学“青年教师成长计划”资助
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情感倾向分析本质上可以看作是一个情感极性分类问题.在海量数据处理的大背景下,为了提高文本情感判断的准确率,提出了一种结合潜在语义分析LSA（Latent Semantic Analysis）和支持向量机SVM（Supported Vector Machine）的文本褒贬情感倾向分类方法.从语义的角度利用潜在语义分析方法建立“词文档”的语义距离向量空间模型,然后使用具有良好分类精度和泛化能力的支持向量机进行情感分类.实验结果表明,该方法在句子简短、情感倾向比较明显的Web评论中的准确率较传统的SVM方法有了
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