使用机器学习对汉语评论进行情感分类

• 作者: 左万利 曲仁镜 白鸽 赵乾坤
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分类 贝叶斯分类器 最大熵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1260-1263
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.12
• 字数: 3771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-5489.2009.06.031

摘要

针对汉语评论的多种特征使用机器学习方法(如贝叶斯、最大熵和支持向量机), 解决了汉语评论的情感分类问题. 实验结果表明, 机器学习方法对汉语评论的分类效果较好, 支持向量机的表现最好. 句子级别和评论级别的准确率分别达到88.26%和91.79%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白鸽	吉林大学计算机科学与技术学院	13	61	4.0	7.0
2	左万利	吉林大学计算机科学与技术学院	88	1273	20.0	31.0
3	赵乾坤	吉林大学计算机科学与技术学院	1	30	1.0	1.0
4	曲仁镜		1	30	1.0	1.0