10.3321/j.issn:1671-5489.2009.06.031
使用机器学习对汉语评论进行情感分类
针对汉语评论的多种特征使用机器学习方法(如贝叶斯、最大熵和支持向量机), 解决了汉语评论的情感分类问题. 实验结果表明, 机器学习方法对汉语评论的分类效果较好, 支持向量机的表现最好. 句子级别和评论级别的准确率分别达到88.26%和91.79%.
情感分类、贝叶斯分类器、最大熵、支持向量机
47
TP391.12(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60373099;教育部高等学校博士学科点专项科研基金200801830021;吉林省科技发展计划项目基金20070533;吉林大学基本科研业务费交叉学科与创新项目基金200810025
2010-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1260-1263