基于情感本体和kNN算法的在线评论情感分类研究

发布时间：2017-09-29 22:07

  本文关键词：基于情感本体和kNN算法的在线评论情感分类研究

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【摘要】：[目的/意义]构建针对网络在线评论的情感分析模型,一方面可以为用户决策提供支持;另一方面又可以帮助产品或服务提供商了解用户情感倾向,提升用户体验。[方法/过程]提出了基于情感本体和k NN算法的在线评论情感分类模型。该模型基于情感本体,通过对情感词数量和情感程度进行加权,提出了褒义量和贬义量的概念,并以此作为k NN算法的特征向量。通过爬取豆瓣网电影评论进行训练和测试,并分别从褒性评论和贬性评论的角度对分类效果进行评价。[结果/结论]结果表明,本算法在分类准确率和召回率方面都具有不错的水平,但同时对贬性评论分类效果优于褒性评论,为未来研究提供了新的思路。
【作者单位】： 武汉大学信息系统研究中心;武汉大学信息管理学院;九江学院教务处;
【关键词】： 在线评论 情感分类 k最近邻分类法 本体
【基金】：国家自然科学基金项目“社会化媒体集成检索与语义分析方法研究”的成果之一,项目编号:71273194
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 随着计算机通信技术快速发展,互联网进入Web 2.0时代,网络终端用户由信息的被动接受者转变为主动获取者,并使用网络分享知识、经验、意见和感受等,因此越来越多的具有主观性的评论充斥网络[1]。潜在消费者要想在这些海量信息中获取对自己有价值的信息,帮助制定决策,还是比较困

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：944476