作者：唐晓波[1];朱娟[2];杨丰华[3]
作者机构：[1]武汉大学信息系统研究中心,湖北武汉430072 [2]武汉大学信息管理学院,湖北武汉430072 [3]九江学院教务处,江西九江332005
出版物刊名：情报理论与实践 页码：110-114页 年卷期：2016年 第6期
主题词：在线评论 情感分类 k最近邻分类法 本体
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。
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