【摘 要】
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针对句子和段落两种粒度的语料,采用机器统计学习方法,对可能影响中文网络评论情感分类效果的因素进行实验研究。选取N-gram作为情感文本的潜在特征项,利用文档频率、χ~2统
【机 构】
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同济大学经济与管理学院,井冈山大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971099);中央高校基本科研业务费专项资金资助
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针对句子和段落两种粒度的语料,采用机器统计学习方法,对可能影响中文网络评论情感分类效果的因素进行实验研究。选取N-gram作为情感文本的潜在特征项,利用文档频率、χ~2统计量以及期望交叉熵对特征项实施降维处理,采用布尔权重法构建特征向量,并采用SVM分类器进行网络评论的情感分类。研究发现,语料的粒度对分类准确率的影响较大,句子粒度和段落粒度的分类准确率约相差10%;特征降维方法对句子和段落的分类准确率都有一定影响,且分类效果各有优劣,因此应根据不同需要进行选择;Unigram、Bigram分类效果的优劣受到语料粒度和特征降维方法的影响,因此并非一成不变。
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