10.3969/j.issn.1006-2475.2020.03.015
基于机器学习的文本情感倾向性分析
为实现对网络上电影评论的情感倾向性分析,通过对电影影评数据进行爬取,获取热门的电影评论,利用文本预处理和机器学习算法,完成对数据的训练以及测试,最终构建最优情感分类模型.实验结果表明,在所有词与双词结合并进行jieba的TF-IDF及卡方统计的特征提取下,得到的效果较好,BP神经网络以及多项式贝叶斯算法比较适用于这类文本的分析,尤其以BP神经网络的效果最佳,准确率达到86.2%.
情感倾向分析、jieba分词、机器学习、BP神经网络算法、卡方统计
TP181(自动化基础理论)
广州市高校创新创业教育项目2019KC103
2020-04-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
77-81,92