基于机器学习的社交媒体文本情感分析研究

摘要：

针对当前文本情感分析精度不高的问题,将多类算法应用于文本分析.为了减少样本训练的负担,评论文本经过预处理、分词、去停用词和提取特征词向量以后,采用多种算法对文本进行处理,保留样本的原始数据特征.笔者分别使用朴素贝叶斯算法、SVM算法以及RNN算法作为文本分类模型,对3种不同算法场景下的Accuracy指标参数做分析对比,实验结果表明RNN算法在中文文本情感分析领域的表现比较好.

关键词：分词、SVM、RNN、社交媒体、情感分析

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.1;TP181(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京理工大学本科生科研训练“百千万”计划立项资助国家级项目201810288031

在线出版日期：2020-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-47