基于融合算法的短文本评论情感分析

基于融合算法的短文本评论情感分析

论文摘要

为了改进短文本情感分析的方法,把TF-IDF算法和基于snowNLP的规范文本情感分析方法进行融合,形成新的短文本评论情感分值计算方法,并通过测试实验对比基于snowNLP的短文本情感分析和基于融合算法的短文本情感分析。实验结果表明:使用融合算法进行短文本情感分析在准确率、召回率、F1值三个实验指标上均优于使用基于snowNLP的短文本情感分析方法,本文提出的方法可以有效的用于短文本情感分析。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 相关技术分析
  •   1.1 基于snowNLP的方法
  •   1.2 TF-IDF算法
  • 2 研究思路和方法
  • 3 实验过程及分析
  •   3.1 数据获取
  •     3.1.1 原始数据
  •     3.1.2 数据清洗
  •   3.2 数据处理
  •     3.2.1 基础词集
  •     3.2.2 基础情感词集
  •     3.2.3 情感词集
  •   3.3 情感分析
  •     3.3.1 基础情感分值
  •     3.3.2 情感程度权重
  •     3.3.3 情感分值
  •   3.4 实验结果分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 高祥,赵京胜,宋梦雪

    关键词: 短文本,情感分析,融合算法

    来源: 信息技术与信息化 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 青岛理工大学

    分类号: TP391.1

    页码: 180-184

    总页数: 5

    文件大小: 1717K

    下载量: 368

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