【摘 要】
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在高速发展的互联网时代,网络评论情感分析对分析舆情、监控电商有着重要作用。现有分类方法主要有情感词典方法和机器学习方法。情感词典方法过于依赖词典中的情感词,情感词
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61806073,31700858,61802110)
论文部分内容阅读
在高速发展的互联网时代,网络评论情感分析对分析舆情、监控电商有着重要作用。现有分类方法主要有情感词典方法和机器学习方法。情感词典方法过于依赖词典中的情感词,情感词典越完备,网络评论情感倾向越显著,分类效果越好,但对于情感倾向不易区分的评论,其分类效果欠佳。机器学习方法是一种有监督的方法,其分类效果依赖于大量事先标注的语料,目前语料标注是通过人工完成,工作量极大。文中综合了情感词典和机器学习两种方法的特点,构建了一个网络评论情感分类模型,利用相关领域网络评论对情感词典进行扩充,基于情感词典方法的分类结果,通
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