基于SVM的用户评论情感分析方法研究 | |
常丹; 王玉珍 | |
2019-03-01 | |
发表期刊 | 枣庄学院学报 |
期号 | 2页码:73-78 |
摘要 | 由于中文文本的情感分析较为复杂,传统的基于词典的情感分析方法不适合用于大量的文本分析,因此本文将word2vec和支持向量机算法相结合,用来分析用户评论信息中的情感倾向.通过word2vec训练词向量模型,将文本转换成词向量作为模型的输入,然后训练模型分析情感倾向.实验结果表明,融入词向量的支持向量机模型能够提高情感分析的准确率,为商家的用户行为分析提供理论支持. |
关键词 | SVM word2vec 情感分析 |
URL | 查看原文 |
ISSN | 1004-7077 |
语种 | 中文 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10859 |
专题 | 工商管理学院 信息工程与人工智能学院 |
作者单位 | 1.兰州财经大学信息工程学院; 2.兰州财经大学丝绸之路经济研究院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 常丹,王玉珍. 基于SVM的用户评论情感分析方法研究[J]. 枣庄学院学报,2019(2):73-78. |
APA | 常丹,&王玉珍.(2019).基于SVM的用户评论情感分析方法研究.枣庄学院学报(2),73-78. |
MLA | 常丹,et al."基于SVM的用户评论情感分析方法研究".枣庄学院学报 .2(2019):73-78. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
27966.pdf(386KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 |
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