基于SVM的中文新闻评论的情感自动分类研究

摘要：

情感分类是一项具有较大实用价值的分类技术,它可以在一定程度上解决网络评论信息杂乱的现象,方便用户准确定位所需信息.目前针对中文情感分类的研究相对较少,该文考虑将一些网络评论进行情感分类,判断一篇评论是正面还是反面.文本分类的机器学习方法较多,该文采用支持向量机的方法进行分类.该文特点在于采用具有语意倾向的词并综合其词性作为特征项,采用TF-IDF的值作为特征项权值.实验表明,用这种方法对网上的一些评论进行分类可以达到一个高的准确率.

关键词：情感分类、语义倾向度、支持向量机

所属期刊栏目：5

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：3496-3498