【摘 要】
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近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模
【机 构】
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火箭军工程大学信息工程系,北京科技大学计算机科学与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金 (61702525)资助
论文部分内容阅读
近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易于实现,但其模型参数决定了分类准确率。针对这种情况,文中将改进粒子群优化算法与SVM分类方法相结合,采用了改进粒子群算法优化的SVM方法对影视剧评论的情感进行了研究分析。首先,通过网络爬虫获取豆瓣电影评论数据,将数据预处理后利用加权word2vec向量化文本信息,将其作为支持向量机可识
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