【摘 要】
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为了对垃圾评论观点进行识别,本文基于隐马尔科夫模型和贝叶斯算法实现了一种对垃圾观点识别的分类器.首先,将要识别的语句提出出来,用隐马尔科夫模型进行分词,然后再根据分
【机 构】
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西藏大学藏文信息技术研究中心,西藏大学工学院
【基金项目】
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西藏大学自治区级大学生创新性实验训练计划项目（2015QCX085）,教育部人文社科基金项目（13YJCZH128）.
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为了对垃圾评论观点进行识别,本文基于隐马尔科夫模型和贝叶斯算法实现了一种对垃圾观点识别的分类器.首先,将要识别的语句提出出来,用隐马尔科夫模型进行分词,然后再根据分词结果,使用贝叶斯算法对其进行分类,以苹果iPhone 6 （全网通冤的2 7 条评论作为测试,该分类器对其中的2 0 条进行了正确的分类,其准确率达到74.07%,并分析了此结果的原因,同时也提出了提高准确率的办法.
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