【摘 要】
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本文主要研究机器学习方法在新闻文本的情感分类中的应用，判断其是正面还是负面。我们利用朴素贝叶斯和最大熵方法进行新闻及评论语料的情感分类研究。实验表明，机器学习方法在
【机 构】
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哈尔滨工业大学深圳研究生院智能计算研究中心
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本文主要研究机器学习方法在新闻文本的情感分类中的应用，判断其是正面还是负面。我们利用朴素贝叶斯和最大熵方法进行新闻及评论语料的情感分类研究。实验表明，机器学习方法在基于情感的文本分类中也能取得不错的分类性能，最高准确率能达到90％。同时我们也发现，对于基于情感的文本分类，选择具有语义倾向的词汇作为特征项、对否定词正确处理和采用二值作为特征项权重能提高分类的准确率。总之，基于情感的文本分类是一个更具挑战性的工作。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
介绍了一种可对大尺寸工件进行无导轨精密测量的系统。以有高稳定性和强抗干扰能力(室外可达10-7 的双纵模热稳频He Ne激光器为光源,其拍频约为790MHz,拍频波长约376μm;以
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技