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一种SVM与Bootstrapping相融合的股评类文本情感分析方法

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本发明公开了一种SVM与Bootstrapping相融合的股评类文本情感分析方法，包括如下步骤：采用基于特定网页分析的聚焦爬虫算法实现网页页面的抓取以及对网页文本内容的提取，得到文本数据集；利用SVM支持向量机构建小样本S‑B分类器；利用Bootstrapping算法对步骤二中构建的S‑B分类器进行分类器重构，扩大S‑B分类器，得到待评价模型；利用步骤三得到扩大的S‑B分类器的对步骤一中提取到的文本数据集进行情感分析，得到正向或负向情感倾向。根据本发明，可以实现在处理关键情感词时较传统算法而言更合理，提高了准确率与召回率，使得平衡准确率与召回率的整体F值提高。

著录项

公开/公告号CN110489557A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-22

原文格式PDF
申请/专利权人电子科技大学成都学院;
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申请/专利号CN201910781151.8
发明设计人王小芳;邹倩颖;刘树林;刘洪江;
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申请日2019-08-22
分类号
代理机构成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人沈成金
地址 610000 四川省成都市高新技术产业开发区西区百叶路1号
入库时间 2024-02-19 16:25:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20190822

实质审查的生效
2019-11-22

公开

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