基于多特征融合的中文评论情感分类算法

陈昀; 毕海岩

doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2015.06.016

河北大学学报(自然科学版) >

2015 , Vol. 35 >Issue 6: 651 - 656

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-1565.2015.06.016

基于多特征融合的中文评论情感分类算法

陈昀 ,
毕海岩

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国网天津市电力公司城东供电公司,天津,300010

网络出版日期: 2015-11-25

基金资助

国家自然科学基金资助项目，河北省自然科学基金资助项目

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A sentiment classification algorithm of Chinese comments based on multi features fusion

CHEN Yun ,
BI Haiyan

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Online published: 2015-11-25

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摘要

为解决情感分类中词间的语义关系难以表达和分析的问题,提出了一种基于词向量(word representation)和支持向量机(support vector machine)的情感分类算法,对电子商务在线评论的情感分类问题进行研究.首先使用word2vec聚类相似特征,然后使用word2vec和SVM对情感数据进行训练和分类,并分别使用基于词特征和基于词性标注的方法进行特征选择.在京东评论数据上进行的实验结果表明,与现有方法相比,分类准确率和召回率得到了提高.

关键词： 情感分类; 词向量; 支持向量机; 机器学习

本文引用格式

陈昀 , 毕海岩 . 基于多特征融合的中文评论情感分类算法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2015 , 35(6) : 651 -656 . DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2015.06.016

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