【摘 要】
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随着互联网中信息资源不断膨胀,如何从海量的产品评论文本信息中获得对某一产品真实的、客观的评价,已成为一个亟待解决的问题。针对传统特征量选择方法的不足,该文采用了联
【机 构】
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河西学院信息技术与传媒学院,河西学院物理与机电工程学院
【基金项目】
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河西学院青年教师科研基金资助项目(QN2014-25)
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随着互联网中信息资源不断膨胀,如何从海量的产品评论文本信息中获得对某一产品真实的、客观的评价,已成为一个亟待解决的问题。针对传统特征量选择方法的不足,该文采用了联合特征选取的方法,并构建了基于支持向量机的分类器,有效地实现了对产品评论文本情感倾向性的分类。对网络中获取的大量评论信息进行分析和研究,结果表明,提出的方法有效地克服了低频词中噪音词的干扰,提高了文本表示质量,改善了分类的效果。
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