一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法

摘要：

针对互联网出现的评论文本情感分析,引入潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)模型,提出一种分类方法.该分类方法结合情感词典,依据指定的情感单元搭配模式,提取情感信息,包括情感词和上、下文.使用主题模型发掘情感信息中的关键特征,并融入到情感向量空间中.最后利用机器学习分类算法,实现中文评论文本的情感分类.实验结果表明,提出的方法有效降低了特征向量的维度,并且在文本情感分类上有很好的效果.

关键词：评论文本、情感单元、潜在主题、情感分析、机器学习

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金12BYY045;教育部“新世纪”优秀人才支持计划NCET-12-0939;广东省教育厅科技创新2013KJCX0067;广州市社会科学规划15Q16;广东外语外贸大学研究生科研创新14GWCXXM-36;广东外语外贸大学校级14Q3;广东省普通高校青年创新人才类299-X5122106

在线出版日期：2017-07-26（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：629-635