基于领域词典和机器学习的影评情感分析

摘要：

针对影评文本情感分析准确性不高的问题,本文提出一种基于影评领域词典结合机器学习的情感分析方法.首先,构建完备的影评领域相关词典,如程度副词词典、否定词词典和网络用词词典.然后,利用文本相似度的方法(TSIM)对训练数据集进行去重处理,并提出三类特征:词性、句法、依存进行选择.最后,利用NB和SVM相结合的分类方法对影评进行情感分类.实现结果表明,该方法相对于仅仅基于传统的机器学习的方法,具有更准确的分类精度.

关键词：情感分析、领域词典、机器学习、数据去重、特征选择

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：222-223