基于情感词识别的BBS情感分类研究

• 作者: 沈洁 沈闻 范新 陈锦禾
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 情感分类 特征词识别 最大熵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 120-123
• 页数: 4页
• 分类号: TP31.1
• 字数: 4440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.07.035

摘要

针对目前BBS网络信息杂乱的现象,提出了一种BBS情感分类方法,能够方便用户准确定位所需信息,辨识评论的极性(肯定还是否定).根据词语具有语义倾向的概率大小,利用最大熵的特征模型识别文本中具有语义倾向的词语,选择具有一定倾向值的词作为文档的特征表示.通过这些类型特征构造支持向量机分类模型,对BBS文本所表达的情感等主观内容进行分类,判断其是正面还是负面.实验表明,在BBS情感分类中,基于该特征表示的分类精度较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈洁	扬州大学信息工程学院计算机科学系	68	1143	14.0	33.0
2	陈锦禾	扬州大学信息工程学院计算机科学系	6	59	4.0	6.0
3	范新	扬州大学信息工程学院计算机科学系	1	28	1.0	1.0
4	沈闻	扬州大学信息工程学院计算机科学系	1	28	1.0	1.0