基于电商评论的文本情感分类

摘要：

中文文本的情感分类是文本分类的重要领域,文章通过文本数据的采集、数据处理、文本数据向量化、分类器分类这四个步骤展示了文本分类的过程.采用TF-IDF和Word2Vec两种特征提取方式在同一种分类器下的分类效果,得出更适合实验数据集的特征提取方法.随后探讨了随机森林、SVM、KNN、AdaBoost四种文本分类算法在数据集上的表现效果,对四种分类效果进行了分析和比较.

关键词：情感分类、特征提取、随机森林、SVM、KNN、AdaBoost

所属期刊栏目：15

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：290-292