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互联网时代充斥着海量的信息,如社交平台上用户发表的个人言论,以及各类电商平台上用户对商品服务的评论等。这些评论中包含个人情感,情感主要分为积极或消极两个方面,是商家分析产品服务和其他用户购买时的重要依据之一。论文利用机器学习方法对用户评论进行情感分析。主要采用词向量模型表示评论文本,利用PCA算法对特征向量进行降维,选取朴素贝叶斯及支持向量机两种分类方法分别对其进行情感分析。实验结果表明支持向量机分类效果较朴素贝叶斯好。