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基于混合向量模型的中文评论情感分析

     

摘要

为解决TF-IDF模型表达情感信息不足的问题,提出一种情感Senti模型,通过该模型提取文本中的情感信息,包括句子中积极/消极的情感词、否定词、转折词以及程度副词,考虑标点符号在句子中起到的情感作用,利用情感词典和语义规则提取情感信息,生成相应的情感矩阵。在此基础上,与TF-IDF模型进行拼接,形成混合向量模型。实验结果表明,与只运用TF-IDF模型相比,混合向量模型精确度更高,具有较好的分类效果。

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