基于加权Word2Vec-XGBoost的情感分析方法研究

王玉珍; 王彤

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基于加权Word2Vec-XGBoost的情感分析方法研究

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针对网络评论信息数据不平衡问题,提出了基于加权Word2Vec-XGBoost的情感分析方法,以提高情感分析的准确率。首先,利用TF-IDF算法对Word2Vec词向量模型进行加权,并将其作为模型输入;然后,利用XGBoost模型进行情感分析。实验结果表明,加权Word2Vec-XGBoost模型比传统的逻辑回归和决策树分类模型的情感分类准确率更高。

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来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2023年第3期|62-66|共5页
作者
王玉珍; 王彤;
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作者单位

兰州财经大学信息工程学院;

兰州财经大学甘肃省电子商务技术与应用重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
情感分析; Word2Vec; TF-IDF; XGBoost;

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