基于情感词典和监督学习的中文短评论情感分类

被引：3

作者：

周哲

机构：

[1] 南京大学计算机科学与技术系

来源：

漳州师范学院学报(自然科学版) | 2013年 / 26卷 / 04期

关键词：

情感分类; 情感词典; 朴素贝叶斯分类器;

D O I：

10.16007/j.cnki.issn2095-7122.2013.04.003

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

情感分类是当今网络环境下的热门应用之一,其目标在于判断文本内所包含的感情色彩和观点倾向.传统的情感词典分类法在面对长度短、非正式的文本时,会遇到部分文本无法被归入任何一个分类中的问题.为解决这一难题,文章选择将监督学习思想和情感词典结合,使得原本无法分类的文本都能被标注到一个特定分类中.最终,这一方法对中文电影短评论取得了理想的效果,准确率比单纯的情感词典方法有所提高.

引用

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