【摘 要】
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以网络评论为研究对象，试图把隐马尔科夫模型从已经成功应用的模式识别领域推广到语义倾向性分析系统。与传统倾向性识别系统不同的是，此理论通过建立隐马尔科夫分类模型，将未知
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以网络评论为研究对象，试图把隐马尔科夫模型从已经成功应用的模式识别领域推广到语义倾向性分析系统。与传统倾向性识别系统不同的是，此理论通过建立隐马尔科夫分类模型，将未知文本进行状态序列化，得到文本中所有的词语所对应的倾向性，然后选定多数词的倾向性来作为文本的总体语义倾向。实验表明，当训练数据越全面、规模越大时，识别率越高。
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