【摘 要】
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为了在准确判断商品评价情感倾向的同时提高识别效率,提出了基于矩阵投影(MP)和归一化向量(NLV)的文本分类算法实现对商品评价的情感分析。首先,利用矩阵投影提取商品评价的
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为了在准确判断商品评价情感倾向的同时提高识别效率,提出了基于矩阵投影(MP)和归一化向量(NLV)的文本分类算法实现对商品评价的情感分析。首先,利用矩阵投影提取商品评价的特征词;然后,计算每一类别中特征词的平均特征频率(FF),采用归一化函数(NLF)对平均特征频率进行归一化处理,得到每一类别的归一化向量;最后,通过比较评价的特征向量与每一类别的归一化向量的相似度预测评价的情感倾向。与k近邻(kNN)、朴素贝叶斯(NB)和支持向量机(SVM)算法进行了对比,实验结果表明该算法具有较高的预测准确度和分类速度:尤其与kNN算法相比该算法有明显优势,该算法的宏平均F1值比kNN高出12%以上,分类时间缩短了11/12;与SVM算法相比分类速度也大幅提高。
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