基于信息推理的网络新闻在线评论情绪分类

网络评论数据的情绪倾向性信息对于企业商业智能系统、政府舆情分析等诸多领域有着广阔的应用空间和发展前景。该文基于语言类比超空间(HAL空间),利用信息推理方法,给出了一种短语级别的评论数据情绪倾向分类模型。该模型首先从评论文本中抽取符合预定义模式的短语,然后运用基于HAL空间的概念组合算法,将短语组合为概念C,最后使用信息推理算法,对概念C按情绪分类。实验表明,与SVM算法和Term-Count算法相比,该文的模型对于网络在线新闻评论数据分类效果较好。