【摘 要】
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为挖掘用户对互联网产品的使用评价,从用户角度提高产品体验,建立一个基于最大熵的情感模型,对微博、贴吧的中文短文本评论数据进行情感分析。针对中文短文本评论数据的稀疏
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广西可信软件重点实验室研究课题基金项目(kx201106)
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为挖掘用户对互联网产品的使用评价,从用户角度提高产品体验,建立一个基于最大熵的情感模型,对微博、贴吧的中文短文本评论数据进行情感分析。针对中文短文本评论数据的稀疏性,以分类准确率为目标,综合考虑F1值,运用有限拟牛顿平滑算法（L-BFGS）对情感分析模型进行平滑优化;针对有效数据特征维度低的特点,引入3类话题模型（TopicModel）辅助模型分类;针对小样本产品的冷启动问题,提出情感话题加权模型,实现中文短文本的情感分析,在时效性和冷启动两个方面验证了模型的鲁棒性。通过在以产品名为关键字划分的评论数据集
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