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主要研究网络评论信息的情感倾向性判断的方法,针对于传统IG算法和TF-IDF算法所存在的不足,提出了改进的IG算法和TF-IDF算法。并针对于朴素贝叶斯方法、KNN算法以及SVM分类算法的不足,提出了融合分类器。通过实验表明,该融合分类器取得了一定的效果,能有效的提高分类准确率。
基于机器学习的互联网评论倾向性分析相关算法研究
【摘 要】
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主要研究网络评论信息的情感倾向性判断的方法,针对于传统IG算法和TF-IDF算法所存在的不足,提出了改进的IG算法和TF-IDF算法。并针对于朴素贝叶斯方法、KNN算法以及SVM分类算
【机 构】
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南京工业大学浦江学院,南京林业大学信息科学与技术学院
【出 处】
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佳木斯大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2019年1期
【基金项目】
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南京工业大学浦江学院2017年校级课题(njpj2017-2-10)
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