基于支持向量机的中文文本情感分析方法研究

刘祉燊; 张倩; 周菠; 汪志霖; 顾永昊

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基于支持向量机的中文文本情感分析方法研究

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随着信息技术的迅速发展,人们的生活、学习和互联网已密不可分,尤其是作为新一代大学生的00后青年,经常在微博、微信和QQ等各种互联网平台上留下自己的评论和观点。而对这些舆论观点的分析既有利于判断当今大学生的情绪问题,又有利于社会的健康发展。该文以山东石油化工学院官方微博的评论为例,通过爬取山东石油化工学院微博上的评论信息,并对该文本信息筛选和提取,应用支持向量机(SVM)进行情感分析,通过调整优化参数达到较好的分析效果。

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来源
《科技创新与应用》 |2022年第32期|27-30|共4页
作者
刘祉燊; 张倩; 周菠; 汪志霖; 顾永昊;
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作者单位

山东石油化工学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
情感分析; 爬虫; SVM; 分类; 词向量;

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