Web用戶評價的自動情感分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著網(wǎng)上信息量的增加和網(wǎng)絡應用的擴大，有越來越多的用戶借助因特網(wǎng)來獲得自己需要的信息。用戶在購買某種產(chǎn)品、做某件事之前，往往希望得到相關的一些評價和建議作為參考，因特網(wǎng)成為一種很重要的途徑。而因特網(wǎng)上也有很多關于產(chǎn)品或者服務的用戶評價信息，但是靠人工來區(qū)分這些信息是一件非常艱巨的任務，所以本文提出了自動情感分析方法。
　　 本文首先研究了情感詞匯的自動獲取技術，在北大計算語言所提出的“基于同義詞詞林的詞匯褒貶計算”的算法基礎上，

2、通過提取部分標注錯誤的詞匯對該方法加以改進，使詞匯情感標注的準確率從89.58％上升到91.52％，并提出一種基于規(guī)則的動態(tài)擴展方法，通過上下文決定歧義詞的情感傾向。
　　 接著研究情感文本分類的一個應用——評價信息的情感分析，對用戶評價信息進行情感傾向分析。本文使用文本向量模型，通過對中文語言中各種不同詞性，以及否定詞，轉折詞，程度副詞對文本的影響，來判斷文本情感。并且提出一種迭代算法擴展初始情感詞典，以提高分類的準確率。該方

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