基于机器学习的社交媒体文本情感分析研究

严军超; 赵志豪; 赵瑞

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cqvip: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。

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来源
《信息与电脑》 |2019年第20期|44-47|共4页
作者
严军超; 赵志豪; 赵瑞;
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作者单位

南京理工大学江苏南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;自动推理、机器学习;
关键词
分词; SVM; RNN; 社交媒体; 情感分析;

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