【摘 要】
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为实现对批量评论的情感分析,高效挖掘评论价值,该文设计并实现了基于Spark的文本评论情感分析工具。首先,该文对数据进行预处理,使各类训练数据保持平衡,并使用结巴分词对文
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室,昆山市公安局指挥中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472264;61472267;61673290);苏州市科技发展计划(重点实验室SZS201609);苏州市科技发展计划(产业前瞻性项目SYG201707);江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX17_0681);2017年江苏省大学生创新创业训练计划资助项目
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为实现对批量评论的情感分析,高效挖掘评论价值,该文设计并实现了基于Spark的文本评论情感分析工具。首先,该文对数据进行预处理,使各类训练数据保持平衡,并使用结巴分词对文本进行切分;其次,利用Wor2Vec模型对分词后的评论进行词向量转换;最后,将转化得到的句子向量作为分类器的输入,训练分类模型。同时,该文还基于C/S架构设计了相关应用程序,实现了批量数据的提交以及结果的快速获取。在利用Wor2Vec模型对文本进行特征提取的情况下,该文比较了几种常见分类器的性能差异,结果表明多层感知器在几种算法的比较中取
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