Twitter情感分析中停用词处理

摘要：

在Twitter情感分析中首先要对数据预处理去除噪声,为了解文本预处理方法中去除停用词对Twitter情感分析分类性能的影响,使用4种特征模型和5种分类器对3个数据集保留和去除停用词分别进行分析,为自然语言处理的研究者提供在常用算法下对Twitter情感分类分析时是否去除停用词及特征数量选择的参考依据.实验结果表明,对Twitter情感分类,去除停用词降低了文本噪声,但多数情况下不会提高分类器的性能,且提取特征时适当的特征数量有助于加快分类过程.

关键词：情感分析、预处理、停用词、特征数量、文本分类

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅科学技术研究基金项目L2016011;辽宁省教育厅科学研究基金项目LQ2017008;辽宁省博士启动基金项目201601196

在线出版日期：2020-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3180-3185,3191